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Linear logistic regression with weight thresholding for flow regime classification of a stratified wake

Theoretical & Applied Mechanics Letters 2023年第2期13卷 120-127页

作者： Xinyi L.D.Huang Robert F.Kunz Xiang I.A.Yang Department of Mechanical Engineering Penn State UniversityUniversity Park16802PAUSA

A stratified wake has multiple flow regimes,and exhibits different behaviors in these regimes due to the competing physical effects of momentum and *** work aims at automated classification of the weakly and the strongly stratified turbulence regimes based on information available in a full reynolds stress ***,we generate a direct numerical simulation database with reynolds numbers from 10,000 to 50,000 and Froude numbers from 2 to ***(100)independent realizations of temporally evolving wakes are computed to get converged ***,we train a linear logistic regression classifier with weight thresholding for automated flow regime *** classifier is designed to identify the physics critical to *** against data at one flow condition,the classifier is found to generalize well to other reynolds and Froude *** results show that the physics governing wake evolution is universal,and that the classifier captures that physics.

关键词： Stratified wake Classification Supervised learning full reynolds stress modelling

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