12:14arXiv cs.LG@Minseo Lee, Seongmin Oh, Chaehyeon Song, Bumjin Cho, Shilaj Baral, Sangam Khanal, Minseop Song, Joongoo Jeon该研究提出一种结合降阶模型与神经算子的集成框架,用于小型模块化反应堆中螺旋管蒸汽发生器的CFD级瞬态分析。研究比较了两种降阶策略(MLP自编码器与卷积自编码器)分别耦合DeepONet构建潜在DeepONet,并引入多尺度技术缓解频谱偏差,成功预测了卡门涡街的瞬时周期动力学。FNO及其多尺度变体则能可靠预测时均流场和压降。该工作为数字孪生场景下根据CFD数据类型和所需流场分辨率选择合适架构提供了实用指南。论文神经算子CFD代理模型降阶模型数字孪生小型模块化反应堆推荐理由:做核反应堆数字孪生或CFD代理模型的团队,这篇给出了针对特定几何的完整框架对比和选型指南,可以直接参考其多尺度L-DeepONet方案。原文