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Rodrigo Castellanos
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新AI方法优化翼型形状，降低模拟成本
研究人员开发了一种新的流体动力学模拟中优化翼型形状的方法。该方法使用多保真代理学习框架，结合低保真XFOIL评估和自适应、高保真RANS模拟。该系统旨在降低复杂模拟的计算成本，同时保持准确性，在翼型设计的巡航效率和起飞升力方面取得了显著改进。
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AI框架融合低保真度数据以进行气动预测并量化不确定性
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于气动数据融合，该框架结合了自编码器迁移学习和多重分裂一致性预测（MSCP）策略。该方法有效地利用了丰富的低保真度数据来学习物理表示，然后用少量高保真度样本进行微调。该方法在预测翼型和机翼的表面压力方面取得了高精度，并提供了稳健的不确定性量化，实现了超过95%的点覆盖率。