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基于UNet的翼型可压缩流场机器学习推理方法研究
作者及发表信息
本研究由朱智杰、赵国庆、高远和招启军共同完成，作者单位是南京航空航天大学直升机动力学全国重点实验室。该研究发表于《南京航空航天大学学报》2024年4月第56卷第2期。
学术背景
随着直升机飞行速度的提升，旋翼气动环境愈发复杂，翼型作为旋翼的基本单元，其分离流动、转捩流动以及激波/边界层干扰的准确快速预测成为直升机旋翼/翼型设计中的新难题。传统风洞试验技术依赖试验人员经验，且成本高、周期长，而计算流体力学（CFD）方法虽然灵活便捷，但在高马赫数和大迎角条件下，计算资源消耗大、耗时长。近年来，机器学习在流体力学领域的应用取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）在翼型流场模拟中的应用表现出巨大潜力。然而，现有方法在精度和鲁棒性方面仍存在不足。为此，本研究提出了一种基于坐标转换方法和UNet神经网络的机器学习推理方法，旨在提升高雷诺数、大迎角和高马赫数下翼型可压缩流场的预测精度和效率。
研究流程
本研究分为三个主要步骤：流场数据生成、数据库建立和深度UNet训练。
流场数据生成
首先，使用高可靠度的CFD数值模拟方法生成二维翼型流场信息。具体而言，通过求解椭圆型泊松方程生成围绕翼型的C形结构网格，并使用CloRNS代码进行流场计算。计算域设置为距离翼型约15倍弦长处施加一维黎曼不变量的流入/流出边界条件，壁面第一层网格单元高度设置为1.0×10⁻⁵倍弦长以保证y⁺。通过CFD计算，初步建立了流场数据集。
数据库建立
提出了一种用于数据预处理的坐标转换方法，将CFD计算空间中的物理量和网格信息转换为神经网络空间信息。具体而言，定义变换矩阵T，并对计算空间内的坐标信息进行归一化处理。通过坐标转换，将CFD空间坐标（x, y）转换为神经网络空间坐标（ξ, η），使得流场信息分布更符合计算机视觉类深度神经网络的输入规范。最终，将数据归一化，得到适用于神经网络的数据库。
深度UNet训练
建立了一种改进的深度UNet神经网络模型，用于提取流场高级特征。该模型采用编码器-解码器结构，并包含跳跃连接模块，以保证模型获取的特征中包含丰富的上下文信息，同时保留原始输入的定位细节。模型共有6个下采样层和6个上采样层，每个下采样层由1个卷积层和1个普通UNet块组成，每个上采样层由1个普通UNet块和1个转置卷积层组成。通过深度UNet网络架构设计，模型能够学习到翼型流场精细复杂的局部流动特征，从而实现快速高精度的流场推理。
主要结果
1. 流场预测精度
通过与传统机器学习方法（如全连接神经网络FCN）的对比，本研究所提出的方法在流场预测精度上表现更优。例如，在低马赫数、小迎角和一般雷诺数的初始条件下，UNet方法的预测结果与CFD数值模拟结果差异较小，误差图值emap和误差值MSE均较低。在30个测试样本中，UNet方法的平均推理时间为12毫秒，显著快于FCN方法的88毫秒。
复杂流动现象预测
本方法能够更好地捕捉高雷诺数下的复杂流动行为，并预测大迎角和高马赫数条件下的流动分离和激波现象。例如，在对称翼型E473的测试案例中，UNet方法在0.2倍弦长附近的敏感部位与CFD计算结果吻合度更高，压力场误差值MSE从0.002821下降到0.00085。在厚翼型E342的测试案例中，UNet方法在上翼面0.2倍弦长处更好地预测出逆压梯度，并在翼型尾缘准确反映出由于大迎角而产生的尾缘流动分离。
泛化性测试
通过在训练集范围外的RAE2822翼型上进行测试，验证了本方法的泛化性。在大雷诺数、大迎角和高马赫数的来流条件下，UNet方法能够准确预测翼型上表面的弱激波和尾缘流动分离现象，展示了其在不同工况下的强鲁棒性。
结论
本研究提出了一种基于坐标转换方法和深度UNet神经网络的翼型可压缩流场高效推理方法。通过坐标转换方法，将CFD计算空间坐标转换为神经网络空间坐标，使流场数据输入更符合UNet架构规范；通过深度UNet网络架构，模型能够学习到翼型流场的高级特征，从而实现对复杂流动现象的准确预测。与传统机器学习方法相比，本方法在流场预测精度、推理速度和泛化性方面均表现出显著优势，为直升机旋翼/翼型设计提供了高效、高精度的流场预测工具。
研究亮点
1. 坐标转换方法的创新
本研究提出了一种新颖的坐标转换方法，将CFD计算空间坐标转换为神经网络空间坐标，显著提升了流场数据输入的规范性和神经网络的学习效率。
深度UNet网络架构的改进
通过改进的深度UNet网络架构，模型能够学习到翼型流场的精细复杂特征，并在复杂流动现象的预测中表现出更高的精度和鲁棒性。
高效推理能力的验证
通过大量测试案例验证，本方法在不同工况下的流场预测中均表现出高效、高精度的推理能力，为工程应用提供了重要支持。
其他价值
本研究不仅为翼型可压缩流场的快速预测提供了新方法，还为机器学习在流体力学领域的应用提供了重要参考。通过结合坐标转换方法和深度神经网络，本研究展示了数据驱动方法在复杂流动现象预测中的巨大潜力，为未来相关研究提供了新的思路和技术支持。
这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、结果和意义，为读者提供了全面的学术视角。