【WS-FTNCFD-2022|张伟伟】智能流体力学若干进展

风流知音(FLOWS:Physics & beyond)【WS-FTNCFD-2022|张伟伟】智能流体力学若干进展  CFDST (2022年7月16日)1023

智能流体力学若干进展

张伟伟，西北工业大学航空学院副院长，长江学者特聘教授，流体力学智能化国际联合研究所中方负责人。主要从事空气动力学和气动弹性力学研究。曾获得国家优秀青年基金、航空学会青年科技奖、空气动力学会首届青年科技奖等荣誉。现任中国空气动力学会副理事长，中国力学学会流固耦合力学专业委员会副主任，空气弹性力学专业委员会副主任，AST、TAML、AAMM等国际知名期刊编委。

摘要：

通过机器学习方法，利用数值模拟和实验产生的流动大数据，发展智能流体力学，成为近年学科发展的新范式。报告涉及湍流模型机器学习方法和湍流数据同化方法，将摆脱对传统湍流模型的依赖，实现了飞行器高雷诺数湍流场的高精度求解。通过人工智能方法，构建理论、计算与试验之间的桥梁，为实现多源气动数据的综合。针对飞行器大攻角动态失速特性试飞风险大、仿真模拟算不准的困境，提出风洞动态数据和非定常模拟的智能融合方法，将解决飞行器机动飞行的高精度仿真与控制律设计难题。基于压缩感知、神经网络等方法，提出了针对分布载荷重构与动态失速气动力预测的CFD 风洞试验数据融合若干框架。所提出的方法可以大幅降低试验成本，在小样本高精度试验数据的支持下，就可以实现模型多状态泛化与外推，有效提升了模型精度。最后还针对数据驱动的高超声速气动力/热关联、飞行器天/地气动载荷智能关联、结冰冰型预测、伴随方程的机器学习等进行简要介绍。

（本文为张伟伟教授在2022年湍流与噪声及CFD方法暑期高级讲习班的报告）