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快速预测跨声速流场的深度学习方法: 收藏
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引用; 《航空学报》2022年第11期43卷 207-220页; 作者：奕建苗邓枫覃宁刘学强南京航空航天大学航空学院飞行器先进设计技术国防重点学科实验室南京210016 University of Sheffied Department of Mechanical EngineeringSheffield S13 JD; 计算流体力学(CFD)代码所需的计算成本和内存需求对于工程设计(如空气动力学形状优化)可能变得非常高。基于深度学习的亚声速流场重构已经非常成功。相比亚声速流场,跨声速流场数据梯度更大,几何敏感度高。因此,基于传统的编码器-解码...; 计算流体力学(CFD)代码所需的计算成本和内存需求对于工程设计(如空气动力学形状优化)可能变得非常高。基于深度学习的亚声速流场重构已经非常成功。相比亚声速流场,跨声速流场数据梯度更大,几何敏感度高。因此,基于传统的编码器-解码器架构的模型精度有限。建立基于U-Net架构的深度卷积神经网络(CNN)来快速预测跨声速流场。不同几何翼型的高保真度求解流场被用作训练数据。神经网络将表示翼型几何的符号距离函数(SDF)作为输入,将翼型外围压力场和速度场作为输出。与基准编码器-解码器架构相比,新的U-Net架构的误差降低了约24%。梯度锐化增强了流场的可视化效果,同时进一步将误差减小了约10%。最终,深度学习模型在速度场和压力场的误差保持在1.013%和4.625%。; 来源：详细信息评论

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