arXiv 物理· Biswanath Barman, Rajendra K. Ray·· 3 天前AI 评分36
FCV-PICRN：傅里叶特征复数物理信息卷积残差网络实现稀疏缺失含噪流场重建
Fourier-Feature-Embedded Complex-Valued Physics-Informed Convolutional Residual Networks for Sparse and Gappy Noisy Flow-Field Reconstruction
AI 导读
研究者提出傅里叶特征嵌入的复数物理信息卷积残差网络 FCV-PICRN，用于稀疏、缺失且含噪的流场重建。该方法在 Re=100 的 Taylor-Green 涡与圆柱尾流上验证，尾流中设置大孔洞、大截断和十字形缺口三类严重缺失，且排除区域内无监督速度数据，仍能高 SSIM 与 PSNR 重建速度、压力和涡量，并在最高 20% 高斯噪声下保持稳健。
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