English(EN) A Data Fusion Framework for Grounding Aerospace Surrogate Model via Experimental Wind-Tunnel Observations

新框架融合CFD和风洞数据以提高航空航天模型精度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 04:00

研究人员开发了一种新颖的数据融合框架，通过整合实验风洞数据和计算流体动力学（CFD）模拟来提高航空航天代理模型的精度。该框架使用在风洞压敏漆（PSP）测量数据上训练的校正网络，在无需重新训练的情况下调整预训练的CFD代理模型。这种方法显著提高了与实验数据的吻合度，特别是在机翼吸力峰值和激波位置等关键区域，同时保持了代理模型的泛化能力和计算效率。 AI

影响通过整合不同数据源，提高了AI模型在航空航天领域的预测精度，有望带来更可靠的模拟和设计。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Nitin Nagesh Kulkarni, Dheeraj Vemula, Yin Yu, Peter Lyu, Juan J. Alonso · 2026-09-07 04:00

一种通过实验风洞观测实现航空航天代理模型接地的多源数据融合框架

arXiv:2609.04267v1 Announce Type: new Abstract: Aerodynamic surrogate models trained on high-fidelity CFD data reproduce numerical predictions of both scalar outputs and entire fields accurately, yet their predictive fidelity is limited by systematic discrepancies between CFD and…

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