Vortex Force Map

新的VATO方法增强了非定常翼型流动的预测能力

研究人员开发了VATO（涡流力感知Transformer算子），这是一种将涡流力图（VFM）方法与几何感知神经算子相结合的新颖方法，以改进非定常分离翼型流动的预测。该方法旨在降低高保真计算流体动力学（CFD）模拟相关的计算成本，同时准确捕捉流动分离和涡流脱落的复杂动力学。VATO框架内的两个互补机制VATO-S和VATO-A，已证明在速度、压力和涡量误差方面有显著降低，其性能优于标准的场级代理模型训练。