eHDNN方法求解抖振流场

在跨声速流动条件下，在翼型上的自持续大尺度激波振荡被称为跨声速抖振。其原因与激波与边界层流动分离及相互作用有关。进入抖振边界后，分离区变化引起流动不稳定，影响了激波的流场位置，使得激波产生前后运动，具有复杂的非定常和非线性特征。从流场(时空流)直接学习非定常激波抖振特征对抖振研究来说，是一种有价值且具有挑战性的方法。为了找到一个高效的DL建模方法解决复杂非定常跨声速抖振问题，提出一种增强型混合深度神经网络(eHDNN)基于流场重构对非定常流场进行预测。