基于神经场的火箭设计气动热力学模拟器
流体动力学
2023-06-09 v2
摘要
真实几何与高速流动条件所需的计算网格通常规模巨大，使得计算流体力学（CFD）难以用于全任务性能预测与控制。低速空气动力学中的降阶模型（ROMs）在重构相干流型从而实现气动性能预测方面已取得长足进展。尽管存在许多低速空气动力学的 ROM 实例，但高速流动方面尚无如此广泛的文献。我们提出使用物理增强神经场来预测火箭周围稳态超声速流，以分辨：弓形激波剖面、边界层梯度以及一系列攻角下的尾流。该方法可构建计算代价低、连续的火箭气动热力学模型，适用于真实飞行条件，并可应用于气动设计、任务分析与控制。与传统 CFD 需对每个离散攻角值运行模拟相比，神经场的使用允许以连续方式快速高效地扫描攻角（AoA）。
引用
@article{arxiv.2303.10283,
title = {Aerothermodynamic Simulators for Rocket Design using Neural Fields},
author = {Haitz Sáez de Ocáriz Borde and Pietro Innocenzi and Flavio Savarino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10283},
year = {2023}
}