基于物理信息神经网络的气膜冷却湍流模型反演学习

摘要： 由于气膜冷却问题中湍流的复杂特性，传统雷诺平均(RANS)方法会低估湍流的热扩散强度，导致冷却效果计算不准确。对此提出了一套基于物理信息神经网络(PINN)的湍流建模框架，基于RANS流场和大涡模拟(LES)温度场，建立了数据驱动的湍流普朗特数神经网络模型，在RANS求解器中嵌入该模型，可以动态调整湍流的热扩散强度，获得了与LES高度一致的温度场。结果表明：PINN是构建数据驱... （共7页）