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面向流体力学仿真的大型稀疏矩阵混合精度GMRES加速算法: 1; 作者郑森炜寇家庆张伟伟《应用数学和力学》北大核心 2025年第1期40-54,共15页; 由于计算能耗低、效率高,以单精度/半精度计算单元为主的GPU/TPU/NPU等算力已成为人工智能计算的主要模式,但无法直接应用于浮点精度需求高的微分方程求解,不能直接替代双精度算力.通过结合单/双精度各自的优势,提出了兼顾效率和精度的... 展开更多; 关键词混合精度计算流体力学线性方程组 GMRES; 在线阅读下载PDF 职称材料

流体力学预解分析方法研究进展: 2; 作者袁昊寇家庆张伟伟《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2799-2814,共16页; 线性稳定性分析长期以来是揭示复杂流动机理的重要手段,通过求解流动线性化算子的特征值问题获得流动的直接模态及其频率、增长率等信息.然而其仅能描述系统微幅扰动随时间的指数发展,无法捕捉系统受迫和响应特征.预解分析从线性输入/... 展开更多; 关键词预解分析线性稳定性分析敏感性感受性降阶模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

航空气动噪声机器学习研究进展: 3; 作者张巧杨党国 +1 位作者吴德松张伟伟《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-17,I0001,共18页; 气动噪声源自气体流动过程中的压力脉动,可能引发声疲劳和声振耦合,是航空器安全性和舒适性的重要影响因素,其研究方法主要包括理论方法、风洞试验测量和数值模拟。然而,这些方法存在测量结果单一、难以与流动结构建立有效关联、高精度... 展开更多; 关键词机器学习气动噪声声场重构压缩感知; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据驱动的气动热建模预测方法总结与展望: 4; 作者王泽宋述芳 +1 位作者王旭张伟伟《气体物理》 2024年第4期39-55,共17页; 气动热的准确预测是指导高超声速飞行器设计的基础。在经典气动热预测方法愈发难以满足工程中高效准确的气动热预测需求的背景下,近年来蓬勃发展的数据驱动气动热建模预测方法逐渐成为气动热预测的新范式。对此,首先阐述了数据驱动气动... 展开更多; 关键词气动热预测数据驱动特征空间降维逐点建模物理信息嵌入; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于表面无黏流动特征的摩阻分布机器学习: 5; 作者赵书乐张伟伟《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2243-2258,共16页; 摩擦阻力的精准高效预示对飞行器设计至关重要.然而摩阻分布的计算不仅代价大,且对网格密度、湍流模式和数值算法的依赖性强,而试验测量更具挑战性.为此,提出了一种数据驱动的高泛化性摩阻分布机器学习建模方法.该方法在Euler方程数值... 展开更多; 关键词摩擦阻力边界层机器学习数据驱动关联建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向流体力学仿真的大型稀疏矩阵混合精度GMRES加速算法: 1; 作者郑森炜寇家庆张伟伟; 机构西北工业大学航空学院西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所飞行器基础布局全国重点实验室; 出处《应用数学和力学》北大核心 2025年第1期40-54,共15页; 文摘由于计算能耗低、效率高,以单精度/半精度计算单元为主的GPU/TPU/NPU等算力已成为人工智能计算的主要模式,但无法直接应用于浮点精度需求高的微分方程求解,不能直接替代双精度算力.通过结合单/双精度各自的优势,提出了兼顾效率和精度的大型稀疏线性方程组的混合精度求解格式.发展了面向稀疏大型矩阵的GMRES细化迭代算法(sparse GMRES-IR).首先分析了流体力学仿真问题中的矩阵数据分布特点,通过双精度做预处理,单精度细化迭代,使单精度计算应用于算法主要耗时部分,发挥了计算效率优势.通过求解开源数据集提供的33个线性方程组验证了所提出方法的精度和效率.结果表明,在单核CPU上,相同精度要求下,提出的单双混合精度算法可以实现最高2.5倍的加速效果,且在大规模矩阵下效果更突出.; 关键词混合精度计算流体力学线性方程组 GMRES; Keywords mixed-precision computational fluid dynamics linear equations GMRES; 分类号 O35 [理学—流体力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名流体力学预解分析方法研究进展: 2; 作者袁昊寇家庆张伟伟; 机构西北工业大学航空学院西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所西北工业大学飞行器基础布局全国重点实验室; 出处《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2799-2814,共16页; 基金国家自然科学基金(92152301,12072282) 陕西省青年人才项目(5113240037) 中央高校基本科研业务费专项资金(G2024KY05101)资助.; 文摘线性稳定性分析长期以来是揭示复杂流动机理的重要手段,通过求解流动线性化算子的特征值问题获得流动的直接模态及其频率、增长率等信息.然而其仅能描述系统微幅扰动随时间的指数发展,无法捕捉系统受迫和响应特征.预解分析从线性输入/输出动力学系统出发,通过提取流动系统受谐波激励的强迫/响应模态及其增益,捕捉系统关于不同频率扰动的受迫模式和能量放大效应.该方法建立了流动对外激励的空间敏感性和对应响应的空间模式分析的统一框架,对复杂流体动力学问题的分析、建模和控制有很强的应用潜力.文章针对预解分析方法展开了全面综述:首先介绍了预解分析理论框架、实现难点与改进方法,讨论了预解增益和模态的物理意义;同时,从基础假设、数学理论、算法流程以及物理含义等方面对比了线性稳定性分析和预解分析算法,并给出了两者在一定条件下的联系;进一步展示了预解分析在揭示流动机理、建立低维模型以及指导流动控制等方面的研究成果;最后通过Ginzburg-Landau方程和方柱绕流问题,展示了预解分析在动力学系统特征提取上的应用潜力.在此基础上,针对现有研究的不足和困难,讨论了预解分析方法在改进算法、非线性系统分析、流动控制等方面的未来研究方向.; 关键词预解分析线性稳定性分析敏感性感受性降阶模型; Keywords resolvent analysis linear stability analysis sensitivity receptivity reduced-order model; 分类号 O35 [理学—流体力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名航空气动噪声机器学习研究进展: 3; 作者张巧杨党国吴德松张伟伟; 机构西北工业大学航空学院西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所飞行器基础布局全国重点实验室中国空气动力研究与发展中心; 出处《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-17,I0001,共18页; 基金国家自然科学基金(92152301) 四川省自然科学基金(2023NSFSC0006)。; 文摘气动噪声源自气体流动过程中的压力脉动,可能引发声疲劳和声振耦合,是航空器安全性和舒适性的重要影响因素,其研究方法主要包括理论方法、风洞试验测量和数值模拟。然而,这些方法存在测量结果单一、难以与流动结构建立有效关联、高精度噪声数据获取困难等问题。机器学习方法具有高效、快速、低成本等优势,在航空气动噪声领域展现出巨大潜力。本文概述了机器学习在航空气动噪声领域的最新研究进展,重点综述了其在稀疏测点下声场重构和气动噪声预测方面的应用。最后,分析了目前机器学习方法在气动噪声研究中泛化性弱、预测精度不足、缺乏物理解释性等共性问题,并展望了其未来发展趋势,为基于机器学习方法进行气动噪声研究提供参考。; 关键词机器学习气动噪声声场重构压缩感知; Keywords machine learning aerodynamic noise acoustic field reconstruction compressed sensing; 分类号 V211.78 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据驱动的气动热建模预测方法总结与展望: 4; 作者王泽宋述芳王旭张伟伟; 机构西北工业大学航空学院西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所; 出处《气体物理》 2024年第4期39-55,共17页; 基金国家自然科学基金(92152301,12072282)。; 文摘气动热的准确预测是指导高超声速飞行器设计的基础。在经典气动热预测方法愈发难以满足工程中高效准确的气动热预测需求的背景下,近年来蓬勃发展的数据驱动气动热建模预测方法逐渐成为气动热预测的新范式。对此,首先阐述了数据驱动气动热建模预测方法和经典气动热预测方法的相互关系。然后,从建模思路上将数据驱动气动热建模预测方法归纳为3类,即气动热特征空间降维建模预测、气动热逐点建模预测和气动热物理信息嵌入建模预测,并对这3类方法进行了详细介绍和分析总结。数据驱动气动热建模预测方法不仅比工程算法准确,而且和采样方法结合后,还能够有效降低实验测量和数值计算的工作量,给出的模型也更加高效简洁。最后,对数据驱动气动热建模预测方法的发展趋势进行了展望,指出数据驱动技术与经典气动热预测方法的深度结合、气动热物理信息嵌入建模预测方法和气动热预测大模型将会是未来研究的要点。; 关键词气动热预测数据驱动特征空间降维逐点建模物理信息嵌入; Keywords aerodynamic thermal prediction data driven feature space dimensionality reduction pointwise modeling physical information embedding; 分类号 V211.47 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于表面无黏流动特征的摩阻分布机器学习: 5; 作者赵书乐张伟伟; 机构西北工业大学航空学院西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所; 出处《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2243-2258,共16页; 基金国家自然科学基金(92152301,12072282) 科技部重点研发项目(2022YFB4300200)资助。; 文摘摩擦阻力的精准高效预示对飞行器设计至关重要.然而摩阻分布的计算不仅代价大,且对网格密度、湍流模式和数值算法的依赖性强,而试验测量更具挑战性.为此,提出了一种数据驱动的高泛化性摩阻分布机器学习建模方法.该方法在Euler方程数值解的基础上,结合RANS计算的少量摩阻分布数据样本,构建了表面无黏流动特征与摩阻分布的关联关系模型,从而实现摩阻的预测.由于该建模方法嵌入Euler方程这一物理模型,使得在很少的样本下就能保证模型的高泛化性和高精度;另一方面,相比于RANS数值计算,由于只用求解Euler方程,计算量降低约一个量级.研究通过典型翼型和机翼的测试算例来展示该方法对于气动设计中变外形气动力的预测效果.相比于端到端的分布力深度学习建模,该方法在减少5倍样本量的情况下仍能取得很高的建模精度(阻力误差约2%~3%),且对于工况与外形变化具有较强的外插预测能力,结果的分散度低.该研究为附着流机翼的摩阻分布预测和机翼优化设计提供了一种新的高效研究手段.; 关键词摩擦阻力边界层机器学习数据驱动关联建模; Keywords skin friction boundary layer machine learning data driven correlation modelling; 分类号 V211.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	操作
1	面向流体力学仿真的大型稀疏矩阵混合精度GMRES加速算法	郑森炜寇家庆张伟伟	《应用数学和力学》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
2	流体力学预解分析方法研究进展	袁昊寇家庆张伟伟	《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	在线阅读下载PDF 职称材料
3	航空气动噪声机器学习研究进展	张巧杨党国吴德松张伟伟	《空气动力学学报》 CSCD 北大核心	2024	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据驱动的气动热建模预测方法总结与展望	王泽宋述芳王旭张伟伟	《气体物理》	2024	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于表面无黏流动特征的摩阻分布机器学习	赵书乐张伟伟	《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	在线阅读下载PDF 职称材料