基于随机插值器的湍流流场生成性超分辨率

捕捉湍流流场的复杂多尺度特征 remains a 挑战 due to 实验数据的有限分辨率以及高保真模拟的计算成本。 在许多实际情况下，只有粗糙的流场表示是可行的，导致关键的细尺度动力学无法解析。 本研究通过利用生成模型对速度场进行超分辨率，从而从低分辨率条件中重建未解析的尺度。 具体而言，采用最近形式化的随机插值器对二维湍流进行超分辨率。 我们的关键方法是对流场的局部区域反复应用随机插值器，这使得无需同时处理整个域即可高效重建。 区域方法产生的物理一致的超分辨率流场快照，并且关键统计量——如动能谱和空间平均耗散率——得到准确恢复。 此外，与全域重建相比，区域方法产生更高质量的超分辨率结果，总体而言，随机插值器在各种指标上优于竞争生成模型。 这些结果将随机插值器确立为解决湍流流场超分辨率的可行工具，并凸显其潜在的未来应用。