基于机器学习预测流场特征的网格生成技术研究进展

作者：韩天依星; 皮思源; 胡姝瑶; 许晨豪; 万凯迪; 高振勋; 蒋崇文; 李椿萱

来源：航空科学技术, 2022, 33(07): 30-45.

DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2022.07.005

• 激波检测
• 误差估计
• 机器学习
• 数据降维
• 神经网络
• 流场预测
• 网格生成
• 网格自适应

网格技术是影响数值模拟精度的一项重要技术。本文针对基于机器学习预测流场特征的网格生成框架，对流场特征指示器、机器学习预测流场、网格自动生成及自适应三项支撑技术进行了简要综述。现有的流场特征指示器与机器学习方法相结合有望成为提供网格生成先验参考的有效手段。在机器学习方面，适用于流体力学的物理嵌入方法是降低机器学习样本要求的可行方法。兼顾拓扑与密度分布的三维结构网格自动生成方法有待进一步研究。

• 单位
  北京航空航天大学; 国家计算流体力学实验室