精选理由
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。
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。
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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。
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