面向高超声速飞行的气-表面化学模型的混合物理-数据不确定性表征
计算工程、金融与科学
2025-09-11 v1
摘要
在高超声速飞行期间，气体与行星再入车热防护系统（TPS）发生化学反应，产生会耗损 TPS 的反应产物。可靠的 TPS 性能评估依赖于准确的消aborate 模型。虽然新的有限速率气-表面化学模型正在推动 TPS 消aborate 模型的前沿进展，但为计算可行性，有时可能需要省略化学物种和反应的模型简化。本文发展了混合物理-数据驱动的增强方法，以提高低保真模型的预测能力并量化不确定性，同时保持计算可行性。我们聚焦于仅跟踪部分反应子组的低保真模型所导致的二氧化碳产量预测偏差之问题。为此，我们将针对性增强嵌入低保真模型，以捕捉被省略反应的影响。数值结果表明，混合增强显著提高了预测准确性，仅需增加三个反应即可实现。
引用
@article{arxiv.2509.08137,
title = {Hybrid Physics-Data Enrichments to Represent Uncertainty in Reduced Gas-Surface Chemistry Models for Hypersonic Flight},
author = {Rileigh Bandy and Rebecca Morrison and Erin Mussoni and Teresa Portone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08137},
year = {2025}
}