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A GENERIC-guided active learning SPH method for viscoelastic fluids using Gaussian process regression
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jcp.2026.114837.png)
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摘要
En 中文
• 通用框架简化了粘弹性流体的本构关系。
• 提出了一种高斯过程回归（GPR）主动学习策略以获取简化的本构关系。
• 一种新颖的相对不确定性在保持精度的同时减少了所需数据。
• 采用最新技术的光滑粒子流体动力学（SPH）方法是一种有效的宏观方法。
• G2ALSPH方法为粘弹性流动提供了准确的数据驱动模拟。
Keyword:
GENERIC framework
Gaussian process regression
active learning
smoothed particle hydrodynamics
viscoelastic fluids
期刊
IF:
3.8
论文数:
1.6W
被引数:
7.4W
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