CIS-Transolver: Un Operador Neuronal Incremental de Estado entre Capas para la Predicción del Flujo Aerodinámico Automotriz a Pequeña Escala

Resumen del corpus

Se presenta CIS-Transolver, un operador neuronal incremental de estado entre capas diseñado para predecir flujos aerodinámicos automotrices complejos. El método integra información multiescala local en la modelización del flujo global mediante la extracción y combinación de momentos geométricos y memoria entre capas. Los resultados demuestran que este método reduce significativamente el error relativo y los errores espectrales de alta frecuencia en comparación con las mejores líneas base.