用英语翻译以下文字：基于CFD仿真模拟，分析了干燥房内温度场和风速场分布情况，结果显示将循环返料装置置于远离进出风口的一侧，其整体结构设计为“倒钩型”，可以更有效的引导热风流动方向，减少热量散失，提高干燥速率，验证了数值模拟方法及参数设置的准确性。

Based on CFD simulation, the distribution of temperature field and wind velocity field in the drying room was analyzed. The results show that placing the circulation return device on one side far from the air inlet and outlet, with a design of "hook-like" overall structure, can more effectively guide the direction of hot air flow, reduce heat loss, improve drying rate, and verify the accuracy of numerical simulation method and parameter settings.

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用英语翻译以下文字：同时基于CFD仿真模拟，分析了干燥房内温度场和风速场分布情况，结果显示将循环返料装置置于远离进出风口的一侧，其整体结构设计为“倒钩型”，可以更有效的引导热风流动方向，减少热量散失，提高干燥速率，验证了数值模拟方法及参数设置的准确性。

Using CFD simulation, the temperature and wind speed distribution in the drying room was analyzed. The results showed that placing the recycling device on the side far from the air inlet and outlet, with an overall design of a "hook-shaped" structure, can more effectively guide the flow of hot air, reduce heat loss, improve the drying rate, and verify the accuracy of the numerical simulation method and parameter settings.

如何使用机器学习对CFD模拟结果进行预测

使用机器学习进行 CFD 模拟结果预测的一般步骤如下：

1. 准备好 CFD 模拟数据，包括输入数据和对应的结果。

2. 选择合适的机器学习算法。可以考虑使用基于树的算法（如决策树、随机森林等）、神经网络或支持向量机等。

3. 对数据进行预处理，包括标准化、去除噪声等。

4. 将处理后的数据分为训练集和测试集，使用训练集训练机器学习模型。

5. 使用测试集对训练好的模型进行评估，检查模型的准确率和可靠性。

6. 如果模型效果较差，可以考虑调整模型的超参数或使用其他机器学习算法进行尝试。

7. 当模型表现较好时，就可以使用该模型对未来的 CFD 模拟结果进行预测。