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确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
充气式气动减速器：印度空间研究组织
罗希尼探空火箭经常用于印度空间研究组织以及来自印度和国外的科学家正在开发的新技术的飞行演示。IAD 的作用是使坠入大气层的物体减速。IAD 最初被折叠起来并放在火箭的有效载荷舱内。在大约 84 公里的高度，IAD 充气，并与探空火箭的有效载荷部分一起坠入大气层。IAD 通过气动阻力系统地降低了有效载荷的速度，并遵循了预测的轨迹。
传统涡轮机与仿生涡轮机的气动比较，以增强低风条件下的风能应用
摘要。预计到 2050 年，风能将占全球产量的 35%，其中位于高风速地区的大型风力发电场将做出重大贡献。然而，在低风速地区，需要调整涡轮机以最大程度地提高效率。这导致了基于仿生原理的叶片的开发，这些叶片可提高此类条件下的性能。为了验证这种方法，提出了对传统涡轮机和仿生涡轮机进行空气动力学比较分析的建议。所提出的方法涉及使用计算流体动力学 (CFD) 模拟和叶片元素动量理论 (BEMT) 来预测两种设计的行为。评估功率系数 (Cp)、推力 (Ct)、轴向力和扭矩等变量，比较转子在相同条件下的性能。目标是确定仿生涡轮机的可行性及其在低风速（从 2.5 m/s 开始）下对水平轴风力涡轮机的适应性。经 CFD 和 BEMT 模拟验证的结果显示，仿生涡轮机的性能比传统转子高出 33%，凸显了其在恶劣环境条件下提高风能效率的潜力，尤其是在风速较低或不稳定的地区。这证明了仿生设计在增强可再生能源技术方面的可行性。
自动化车辆空气动力学模拟不同...
接地车风洞测试通常会评估车辆空气动力学的不同车辆高度配置。此类风洞测试的 CFD模拟需要为每个高度配置的单独计算机模型。 为了简化此过程，Dome使用了VB接口（使用Windows'COM接口的宏），该接口会自动使计算机模型的所有更改以正确模拟高度调整。 它可以为不同的高度配置提供稳态模拟。 VB界面也可以用于瞬态模拟，其中车辆高度构造正在不断变化。 使用SC/TETRA中的移动元件函数通过网格变形来调整车辆高度。CFD模拟需要为每个高度配置的单独计算机模型。为了简化此过程，Dome使用了VB接口（使用Windows'COM接口的宏），该接口会自动使计算机模型的所有更改以正确模拟高度调整。它可以为不同的高度配置提供稳态模拟。VB界面也可以用于瞬态模拟，其中车辆高度构造正在不断变化。使用SC/TETRA中的移动元件函数通过网格变形来调整车辆高度。
引入应用空气动力学替代建模基准案例
从飞机设计到认证，需要大量空气动力学数据以确保最佳性能，符合监管标准并保持结构完整性。这些数据必须跨越整个飞行包络，包括压力和剪切应力分布，全局系数和衍生物。传统上来自飞行测试，风洞实验或数值模拟，这些数据通常具有不同的保真度，从手册方法到高分辨率模拟。近年来，由于人工智能和机器学习的进步，对这些数据有效使用的需求已经增长，从而可以开发快速运行的替代模型。与传统的高保真模拟或实验设置不同，这些设置可能是资源密集型的替代模型，该模型在这些数据集中训练，可以提供与数据库查询相当的快速预测。AIAA应用的空气动力学替代建模（AASM）组的成立是为了将集中在航空航天科学中的数据驱动和AI建模上，并将来自学术界，工业和政府机构的专家团结在一起。AASM组优先考虑对航空航天应用的替代建模的开发，准确性和适用性，包括设计优化，不确定性量化，系统工程和任务分析，这对数字工程生态系统至关重要。为了支持方法论的评估和比较，本文介绍了四个基准案例：一个集成式机翼性能系数的空气动力学数据库，6DOF生成的导弹案例，以及两个集中在表面压力分布的数据集。这些基准强调了相关的替代建模挑战，并将通过AIAA公开提供，为航空航天社区提供宝贵的资源。
人工智能空气动力学助力高效能源系统
人工智能在风能系统中的应用改变了风力涡轮机和风力发电场的设计、运行和管理，提高了风力涡轮机和风力发电场的效率、弹性和可行性。本文探讨了人工智能驱动技术对风能各个方面的变革性影响，重点关注五个关键领域：两个主要领域：在涡轮机工程中，流体动力学和叶片设计等先进概念；在计算机科学中，主要组成部分包括用于涡轮机性能评估、涡轮机实时监控以及维护和风力发电场优化的机器学习。在提高涡轮机叶片设计和功能效率的具体应用中，人工智能仍然很有用，因为机器学习用于创造新的、更高效和更持久的叶片，而动态实时监控系统用于根据外部条件进行调整。基于人工智能的预测性维护能够在机械问题出现之前识别它们，从而减少机器停运的时间和运营费用。此外，人工智能还可以增强风力发电场的设计、尾流控制和负载平衡，以提高风力发电效率。它允许更有效地将能源引入更大的电网并进行水合，从而稳定地增加可再生能源的可用性。基于本文，人工智能的未来仍然体现在未来风能系统的增强中，从而保证能源解决方案的可持续能源、效率和成本效益，以实现整体能源转型。
入口尖端间隙对离心压缩机内部流动特征和空气动力学性能的影响
在这项研究中，使用ANSYS-CFX软件进行离心压缩机的数值模拟。重点在于研究入口尖端清除率（ITC）对内部复合物流量和离心压缩机的空气动力学性能的影响。具体而言，本文主要强调了ITC对离心压缩机的多层次效率和总压力比，以及叶片尖端的速度和压力的变化，叶片尖端的时空演化（尖端裂缝涡旋（TLLV）（TLV）（TLV）以及沿压力和veLocity的波动。分析额定工作条件下的尖端裂变流量（TLF）和TLV运动模式，揭示了一场革命内的时空演化。快速傅立叶变换（FFT）频谱分析结果表明，TLV运动模式可能受到ITC大小的影响。叶片尖端区域中的流体流动阻力和回流逐渐降低，有效增强流场稳定性，并消除了旋转出口处的回流涡流，从而通过减小ITC有效扩展了离心压缩机的工作范围。通过降低ITC，离心压缩机的空气动力学性能在培养基和高流速范围内有效增加。此外，观察到刀片尖端区域中的压力，速度和负载与ITC没有线性关系，从而导致有关ITC的空气动力学性能的非线性变化。压力和速度光谱分析表明，与中间相比，TLF的效果在流通过的顶部更强。此外，随着ITC的增加，TLF的效果在压力侧的中间和顶部（PS）下降，同时在PS的底部和吸力侧（SS）增加。
具有扩散概率模型的生成空气动力学设计
对空气动力学设计的几何形状的优化通常依赖大量昂贵的模拟来评估并迭代地改善几何形状。可以通过提供具有接近所需要求的起始几何形状来减少模拟的数量，通常在提升和阻力，空气动力学矩和表面积方面。我们表明，生成模型有可能通过在大量模拟数据集上概括几何形状来提供这种开始的几何形状。，我们利用了在Xfoil模拟上训练的扩散概率模型，以合成以给定的空气动力学特征和约束条件来调节的二维机翼几何形状。用Bernstein多项式将机翼参数化，以确保生成的设计的平滑度。我们表明，这些模型能够为相同的需求和约束生成各种候选设计，从而有效地探索了设计空间，以提供优化过程的多个起点。但是，候选设计的质量取决于数据集中模拟设计的分布。重要的是，该数据集中的几何形状必须满足在扩散模型条件中未使用的其他要求和约束，以确保生成的几何形状是物理的。
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。