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摘要
壁面函数在处理边界层计算时发挥着重要作用，但目前学术界对统一壁面函数这一经验公式的正确性存在争议。提出了一种被称为顺序阈值弹性网络算法的稀疏机器学习方法，将上述算法同LASSO算法对壁面实验数据进行挖掘得到统一壁面函数。二者所得到的统一壁面函数与真实的实验值对比误差小，准确度高，能够很好地匹配实验数据，其中顺序阈值弹性网络算法与LASSO算法相比误差更小，准确度更高。将所得结果应用于工程中能够缩短数值模拟的时间，同时也能够为理论分析提供参考。
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壁面函数在处理边界层计算时发挥着重要作用，但目前学术界对统一壁面函数这一经验公式的正确性存在争议。提出了一种被称为顺序阈值弹性网络算法的稀疏机器学习方法，将上述算法同LASSO算法对壁面实验数据进行挖掘得到统一壁面函数。二者所得到的统一壁面函数与真实的实验值对比误差小，准确度高，能够很好地匹配实验数据，其中顺序阈值弹性网络算法与LASSO算法相比误差更小，准确度更高。将所得结果应用于工程中能够缩短数值模拟的时间，同时也能够为理论分析提供参考。
