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An effective local feature-augmented machine-learning optimization method for enhancing the compressible RANS model in simulating complex f lows from transonic to hypersonic regimes

时间:2026-04-29作者:编辑:审核:阅读:213

作者信息:

一作:

学院:航空学院

姓名陈龙


二作(通讯作者):

学院:航空学院

姓名:王岩


论文简介:


提出了一种基于局部流动特征增强的机器学习优化框架,该模型经由宽马赫数范围的流场反演训练,在从跨音速到高超声速的多种复杂流动验证中,显著提升了对压力、摩阻及热通量的预测精度与泛化能力。



论文链接:

https://doi.org/10.1016/j.ast.2025.111194

期刊名:《Aerospace Science and Technology





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