题目：基于数据与知识驱动的湍流建模研究进展

时间：2023年11月23日 13:30-17:00

地点：机械与动力工程学院 A401会议室

邀请人：刘应征 教授（叶轮机械研究所）

报告人简介

张宇飞，清华大学航天航空学院特别研究员、长聘副教授，党委副书记。曾获航空学会青年科技奖，空气动力学会青年人才奖，入选万人计划青年拔尖。主要从事航空飞行器的空气动力学分析及优化设计研究，研究方向包括超临界机翼设计，非定常分离流模拟，气动声学，人工智能的流体应用等。

报告摘要

人工智能技术的快速发展为湍流模拟带来了新思路。如何将数据驱动技术与湍流建模知识有机融合，使其既能对RANS模型缺陷进行修正和拓展，又能兼容基准模型预测良好的流动，这是AI+CFD研究的一个关键问题。本报告将重点探索基于高可信度数据的建模方法，重点构建能够提升计算精度的可解释、可推广的新湍流模型。首先利用离散伴随优化的流场反演确定湍流模型的误差区域，采用神经网络、符号回归等方法对建模误差进行修正，并在不同流动算例上进行推广测试；然后对比神经网络与符号回归等数据驱动方法的优势和局限；进一步提出一种新的条件流场反演方法，给出可以有效结合数据驱动与知识驱动的湍流模型建模思路，探讨可解释、可推广数据驱动湍流建模的发展方向。