Biglobal resolvent analysis of separated flow over a NACA0012 airfoil
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
研究了不同雷诺数下NACA0012翼型分离流的动力学机制，揭示了响应模式随频率变化的特征。
2025-01-08 physics.flu-dyn
On the Role of the Wall Curvature in the Development of Flows Reattached over an Airfoil through Unsteady Blowing
本研究通过12个合成射流作动器在NACA0025翼型上实施非定常强迫控制流动分离，发现高低频激励下相干结构输运机制不同，并基于量级分析推导出的涡量与角动量解析表达式与实验数据高度吻合。
2024-02-18 physics.flu-dyn
Stall cells over an airfoil. Part 1: Three-dimensional flow organisation and vorticity dynamics
LHEEA lab. - CNRS - Nantes Université, Centrale Nantes（南特大学、中央南特学院）；FLOW, Department of Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本研究采用混合RANS/LES方法分析机翼上滞止细胞的三维流动组织与涡量动力学，揭示了展向速度结构的旋转特性及分离涡管的不稳定性。
2026-02-06 physics.flu-dyn
Effect of span size in Scale Resolving Simulations of airfoil stall and post-stall
本研究使用PyFR求解器对NREL S826翼型进行大涡模拟，分析了计算域展向尺寸对气动力的影响，发现失速后需更大展向尺寸以准确捕捉三维流动结构。
2024-10-14 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Experimental evidence on tonal noise generation and its control in tip-leakage flows
本研究通过实验证实带叶尖间隙的静止翼型产生音调噪声，并发现表面粗糙度可消除谱峰，强调翼型两侧相干性及衍射和声反馈在噪声产生中的关键作用。
2024-03-18 physics.flu-dyn
Perpendicular rod-airfoil aeroacoustics: experiments and modelling of interaction noise
ENSMA
本文通过研究一个简化配置，即一个圆柱体垂直放置在对称NACA-0012翼型前方，探讨了着陆过程中轮毂涡与展开襟翼相互作用噪声的问题。通过实验和建模方法，研究了圆柱体涡与下游翼型相互作用产生的声场和流动现象。
2026-05-21 physics.flu-dyn
Low-dimensional structure and online tracking of POD subspaces on the Grassmann manifold: application to flow around an airfoil
Tohoku University（东北大学）；Meiji University（明治大学）
该研究将POD子空间视为流动状态，通过扩散映射和Grassmann秩1更新算法，在翼型绕流实验中验证了可在线跟踪其低维演化，为流动状态估计与控制提供基础。
2026-08-12 physics.flu-dyn
Unsteady Thin-Airfoil Theory Revisited: An Approximate Analytical Solution and the Self-Similar Wagner Effect in Viscous Flows
Western Michigan University（西密歇根大学）
本文从黏性流视角推导了非定常薄翼升力的近似解析解，验证了Wagner与Theodorsen问题，并在起动流及数值模拟中发现自相似Wagner效应，体现雷诺数不变性。
2026-09-09 physics.flu-dyn
A tale of two airfoils: resolvent-based modelling of an oscillator vs. an amplifier from an experimental mean
采用预解式分析和粒子图像测速仪获得的有限实验测量数据，对雷诺数为10250、迎角为α = 0（A0）和α = 10（A10）的NACA 0018翼型绕流进行了模拟。实验平均速度剖面的数据同化，使它们是不可压缩的雷诺应力项，这是来自实验数据的雷诺平均纳维-斯托克斯方程的解决方案。频谱适当的正交分解（SPOD）的速度波动和非线性强迫发现低秩行为的脱落频率和高次谐波的A0的情况下。在A10的情况下，低秩行为观察到的速度波动在两个频带的频率。解析分析的数据同化的手段，确定低秩行为仅在附近的脱落频率为A0和没有其谐波。另一方面，A10情况下的预解算子确定了两个线性机制，其频率与SPOD确定的频率密切匹配。它还表明，第二个线性机制，对应于剪切层中的Kelvin-Helmholtz不稳定性，不能仅仅通过考虑作为平均流的时间平均的实验测量，由于实验数据丢失的事实，在前缘附近识别。A0的情况下被归类为振荡器的流动是围绕一个固有的不稳定性，而A10的情况下，表现得像一个放大器，其强迫是非结构化的。对于这两种情况下，预解模式类似于那些从SPOD时，运营商是低秩。为了模拟高次谐波，这是不是这样的情况下，我们添加寄生预解模式，而不是经典的预解模式是最放大的，通过近似的非线性强迫有限的三元相互作用的已知预解模式。
2019-04-23 physics.flu-dyn
Unsteady airfoil aerodynamics in attached flow: From unsteady thin airfoil theory to wind turbine application
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
该研究针对风力机附着流非定常空气动力学，将其转化为BEM、LL、AL方法的气动力系数，经案例验证可提升计算精度，明确了关键建模选择与误差来源。
2026-08-31 physics.flu-dyn
Data-driven turbulence modeling in separated flows considering physical mechanism analysis
分离湍流的精确模拟是一个重要而又具有挑战性的问题。本文采用数据驱动的数值模拟方法、场反演和机器学习对Spalart-Allmaras模型进行了修正，分别针对S809翼型、周期性凸起和GLC 305翼型（冰形944）三种情况。基于离散伴随方法的场反演被用来量化有限的实验数据的模型形式的不确定性。训练人工神经网络，利用局部流动特征预测模型修正量，提取广义建模知识。在设置先验模型不确定度时，考虑了分离剪切层中非平衡湍流的物理知识。结果表明，由场反演得到的模式修正与非平衡湍流的物理机制具有很强的一致性。来自观测数据的感兴趣的量可以通过增强模型以相对高的精度再现。此外，在相似流场条件下的验证也显示出一定的泛化能力。
2021-09-19 physics.flu-dyn
Aerodynamic Control of Laminar Separation on a Wall-Bounded Airfoil at Transitional Reynolds Numbers
本研究通过风洞实验发现，在过渡雷诺数下，以恒定重标度斯特劳哈尔数0.027的局部声学激励可有效控制壁面受限翼型的层流分离状态切换，并据此提出主动与被动反馈控制策略。
2025-04-21 physics.flu-dyn
Direct numerical simulations and modal analysis of subsonic flow over swept airfoil sections
应用直接数值模拟（DNS）和模态分析技术研究了雷诺数为50，000时NACA-0012翼型的绕流。对于两种扫掠配置，考虑三种不同的扫掠角，即0度、20度和40度。使用分离气泡模型，雷诺数和厚度效应与扫掠效应分离。过渡流结构被观察到随后掠角而变化，后掠角的情况下，显示出更多的展向相干的大结构。在20度后掠角时，这些结构垂直于自由流方向，而在40度时，它们平行于前缘。DNS数据的傅立叶分析和全局稳定性分析之间的良好协议表明，这些变化是由于出现在40度扫掠的情况下，一个不稳定的全局模式。整体模态具有耦合的声学和涡支持，这意味着后缘声产生和剪切层不稳定性之间的耦合。动态模式分析表明，在高扫频的情况下，不存在于未扫频的情况下，存在较低频率的非声学模式。
2019-01-15 physics.flu-dyn
Proof-of-concept Study of Sparse Processing Particle Image Velocimetry for Real Time Flow Observation
在本文中，我们概述，评估，并证明稀疏处理粒子图像测速（SPPIV）作为一种实时流场估计方法，使用粒子图像测速（PIV），而SPPIV以前提出了其可行性研究和实时演示进行了第一次在这项研究中。在风洞试验中，对NACA0015翼型模型的绕流速度场进行了PIV测量和SPPIV实时测量。试验的离线分析结果表明，应用SPPIV可以从少量的处理点估计流场，并说明了SPPIV的以下特点。估计精度随着处理点数的增加而提高，而每步的处理时间与处理点数成比例地增加。因此，有必要设置最佳的处理点数量。此外，卡尔曼滤波器的应用在抑制处理时间的同时用少量的处理点显著地提高了估计精度。将不同攻角的流场作为训练数据与试验数据进行对比，当训练数据与试验数据的攻角差小于等于2 °，且训练数据与试验数据的流动现象相似时，SPPIV方法的估计结果是合理的。因此，应至少每4度准备一次训练数据。最后，首次进行了SPPIV流场实时观测演示。在该演示中，发现在前10个模式估计中，在20个或更少的处理点处以2000 Hz的采样率进行实时测量是可能的，如离线分析所预期的。
2022-08-30 eess.SP physics.flu-dyn
A new data assimilation method of recovering turbulent flow field at high-Reynolds numbers for turbulence machine learning
本文提出了一种新的基于实验数据的高雷诺数翼型绕流湍流场的数据同化方法--正交分解反演（POD-反演）方法。该方法针对大迎角下存在激波间断或分离流的流动，结合实验分布力系数，可以重建出高保真度的湍流流场。首先对SA模型计算的湍流粘性场进行POD分析，得到POD基模。然后结合纳维-斯托克斯方程求解器，采用全局优化算法对POD系数进行优化。通过几个主要模态恢复了高保真的湍流场，大大降低了系统的维数。以RAE 2822翼型跨音速高雷诺数绕流和大攻角分离流为例，验证了该方法的有效性。结果表明，该同化方法可以恢复与实验数据最佳匹配的湍流场，并显著减小压力系数的误差。本文提出的基于机器学习的数据同化方法可以为湍流模式提供高保真的场数据。
2020-07-11 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Direct numerical simulation of cambered airfoil aerodynamics at Re = 20,000
本文采用高阶直接数值模拟方法，对NACA 65（1）-412翼型在Re = 20，000、攻角为0° ~ 10°时的流动拓扑进行了全面而详细的研究。它表明，不稳定性分叉的流动，并导致它改变在一个临界角的攻击从层流分离没有再附着在一个层流分离气泡在后缘的气泡在前缘。流态的转变受后缘压力侧边界层的卡门涡脱落、吸力侧分离剪切层内的Kelvin-Helmholtz不稳定性以及涡核内椭圆流和随后卡门涡之间剪切层内双曲线流的三维不稳定性控制。随着吸力面剪切层的过渡和重新附着，二维和三维不稳定性的相互作用导致三维管状结构和大尺度湍流喷流。层流分离泡的形成和移动定义了翼型后面几个弦长处的远尾流拓扑结构，并伴随着升力的突然增加和阻力的减小，这突出了低雷诺数翼型空气动力学的敏感性。升力和阻力极直接数值模拟，风洞实验，简化的数值程序，其中不正确的预测的力系数是由于未能正确建模的低压区在后缘，这是由时间相关的卡门涡的产生所造成的。
2021-08-10 physics.flu-dyn
An Experimental Framework to Study Turbulence Induced Particle Mobilization
该研究开发了一个实验框架，通过振荡翼型产生可控湍流扰动，研究大而重颗粒在湍流载相中的迁移起始，发现颗粒迁移与载相大尺度流动结构相关。
2025-08-25 physics.flu-dyn
Cluster-based feedback control of turbulent post-stall separated flows
我们提出了一种新的无模型自学习基于集群的控制策略，一般非线性反馈流控制技术，基准的高保真度模拟过失速分离流的翼型。本方法将流轨迹（力测量）划分为簇，其对应于低维特征空间中的特征粗粒度相。然后通过迭代评估和下坡单纯形搜索为每个集群状态寻求闭环控制律，以最小化飞行中的功耗。用于原位学习和粗粒度控制律优化的流轨迹的无监督聚类以自动化的方式作为关键使能器来实现。重新路由的流动轨迹，优化的控制律转移集群人口的空气动力学有利的状态。利用有限数量的传感器测量的聚类和优化，这些反馈的法律确定只有$O(10)$迭代。本工作的目的不一定是抑制流动分离，但要尽量减少所需的成本函数，以实现增强的气动性能。本文应用大涡模拟方法对NACA 0012翼型在迎角$9^\circ$、雷诺数$Re = 23,000$和来流马赫数$M_\infty = 0.3$下的二维和三维分离流进行了控制。优化后的控制律有效地减小了飞行功耗，使气流达到低阻力状态。本工作旨在解决与自适应闭环控制设计的湍流分离流在中等雷诺数的挑战。
2018-09-19 physics.flu-dyn
To stall-cell or not to stall-cell: Variational data assimilation of 3D mean flow past a stalled airfoil
University of Southampton（南安普顿大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
本文通过三维变分数据同化方法，利用稀疏实验数据重建停顿细胞的三维均流场，展示了如何通过两个平面的数据恢复停顿细胞的核心特征。
2026-04-30 physics.flu-dyn
Large-Scale Horizontal Axis Wind Turbine Aerodynamic Efficiency Optimization using Active Flow Control and Synthetic Jets
本研究通过CFD分析DTU-10MW叶片翼型的边界层分离特性，并采用遗传算法优化主动流动控制（AFC）与合成射流参数实现边界层重新附着，使各翼型获得23至36KW的净功率增益，验证了该技术提升大型风力涡轮机性能的有效性。
2024-07-30 physics.flu-dyn
Lyapunov spectrum of separated flows and its dependence on numerical discretization
我们研究了分离流的李雅普诺夫谱及其对数值离散的依赖性。在低雷诺数和大迎角下，NACA 0012翼型周围的混沌流被认为是这一目的，并分别进行t-、h-和p-细化研究以检查每种效果。数值结果表明，时间离散化对系统动力学特性的影响较小，而空间离散化可以显著改变系统动力学特性。特别是，渐近李雅普诺夫频谱的时间细化实现CFL数大$\mathcal{O}(10^1-10^2)$，而系统继续变得越来越混乱，甚至对于网格，比这种类型的流的最佳实践更精细。
2016-12-22 math.DS nlin.CD physics.comp-ph
A learning-based joint flow and kinematic state estimation for bodies in highly disturbed flows
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
针对强扰动流场中从稀疏测量估计非定常流动与翼型运动的问题，提出结合运动学感知自编码器与在线滤波的序贯估计框架，实现流场、气动载荷和运动学的联合重建，并验证了融合离体测量可提升精度。
2026-09-15 physics.flu-dyn
Separation delay via hydro-acoustic control of a NACA4412 airfoil in pre-stalled conditions
本文对近失速状态下\nacafft翼型通过阻抗边界条件（IBC）进行了湍流分离控制的大涡模拟。对于自由飞行马赫数$M_\infty=0.3$、弦-雷诺数$Re_c = 1.5\times10^6$和迎角$α=14^{\circ{}}$，获得了无控基线流。通过使用Scalo、Bodart和Lele开发的时域实现方式施加复杂IBC来应用流量控制，$\textit{Phys. Fluids} $（2015）。分离被延迟，由于增强的混合与对流放大展向导向开尔文-亥姆霍兹（KH）辊，通过水声不稳定性产生。后者是通过阻抗面板的壁正常蒸腾和叠加的平均背景剪切的相互作用的结果。结果是分离剪切层和尾流中的旋涡脱落（已经存在于不受控制的基线流中）之间的耦合不稳定性发生变化，从而产生与被动生成的KH旋涡结构的不同强度相关的独特尾流拓扑结构。具体地说，升力系数提高了13%。结果表明，调谐的谐振腔的自然脱落频率以下，需要产生KH辊结构具有足够大的夹带直径，以涵盖整个范围的分离区域，从而增强混合和促进再附着。总之，在这项工作中提出的结果表明，采用水声调谐谐振面板是一种很有前途的被动控制技术的边界层分离控制。
2017-01-29 physics.flu-dyn
Intermittent Vortex Merging and Extreme Drag in Transitional Airfoil Flow
Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）
该研究通过NACA0012翼型的二维数值模拟，揭示转捩翼型流动中极端阻力源于成簇涡释放与合并，提出通过secondary涡量动力学控制涡释放时机可缓解极端气动载荷。
2026-08-14 physics.flu-dyn
Stall cells over an airfoil. Part 2: A vortex-based analytical model for their formation and saturation
LHEEA lab. - CNRS - Nantes Université, Centrale Nantes（南特大学中央理工学院）；FLOW, Department of Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出基于涡旋的分析模型，研究滞止细胞的形成与饱和机制，通过线性和非线性分析揭示其动力学特性。
2026-02-06 physics.flu-dyn
Rare-event detection in a backward-facing-step flow using live optical-flow velocimetry: observation of an upstream jet burst
Photon Lines SAS；ESPCI（巴黎物理化学高等学院）
本研究通过长时长活体光学流速度计（L-OFV）在Re_h=2100的逆向台阶流中首次直接实验检测到向上喷射爆发事件，揭示了该现象的形成机制及稀有事件检测方法。
2026-03-24 physics.flu-dyn
Wind turbine enhancement via Active Flow Control Implementation
本文通过CFD模拟与参数优化，在DTU-10MW水平轴风力机翼型上实施合成射流主动流动控制，使分离边界层重新附着，从而显著提升风力机功率，并给出可推广的优化流程。
2024-07-29 physics.flu-dyn
Meshless data-driven decompositions with RBF-based inner products
von Karman Institute for Fluid Dynamics（冯·卡门流体力学研究所）；École Polytechnique de Bruxelles, Université Libre de Bruxelles（布鲁塞尔皇家理工学院，自由布鲁塞尔大学）；Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学）；Brussels Institute for Thermal-Fluid Systems and Clean Energy (BRITE)（布鲁塞尔热流体系统与清洁能源研究所）；WEL Research Institute（WEL研究所）
本文扩展了基于无网格径向基函数（RBF）的模态分解方法，通过时间恒定基函数降低计算成本，在多种分解和测试案例中均优于经典分箱方法。
2025-11-05 physics.flu-dyn
A theoretical model for the separated flow around an accelerating flat plate using time-dependent self similarity
我们提出了一个适合于平板翼型在无粘流体中加速的初始运动（2-3弦行程）的模型。分离流结构以常规方式表示为涡面，并发展了适用于平板前缘和后缘的局部相似展开式。涡面的拓扑特征保持，而不是诉诸点涡离散。除此之外，与以前的研究相比，我们的方法有两个理论上的新颖之处。首先，膨胀被应用于附着的外部流而不是涡面环量和位置。这使得平行于板的自由流的扫掠分量的不对称效应可以内置于与单阶流相同的控制方程中。其次，我们开发了一个时间依赖的自相似性过程，允许更复杂的流动结构的演变建模。这是通过相似性变量的隐式时间变化来实现的。作为一个集体的结果，预测的涡动力学和力量的板比较有利的Navier-Stokes模拟。最后，该模型被用来提供一些新的直观的分离流动在前缘。
2020-11-17 physics.flu-dyn
A unified method of data assimilation and turbulence modeling for separated flows at high Reynolds numbers
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）
近年来，以深度神经网络（DNN）为代表的机器学习方法已经成为湍流建模的新范式。然而，在高雷诺数的情况下，仍然存在一些瓶颈，包括缺乏高保真数据以及湍流模型与RANS求解器耦合过程中的收敛性和稳定性问题。本文提出了一种改进的集合卡尔曼反演方法，作为高雷诺数下分离流数据同化和湍流模拟的统一方法。在RANS方程和DNN涡粘性模型相互耦合的框架下，根据给定的实验表面压力系数优化DNN的可训练参数。该方法将资料同化和模式训练结合在一起，有效地得到了与试验结果吻合较好的高精度湍流模式。通过高雷诺数下绕翼型（S809）的分离流算例验证了该方法的有效性。结果表明，通过对几个实验状态的联合同化，可以得到对不同攻角的附着流和分离流都具有较好通用性的湍流模型。与传统SA模型相比，大迎角下升力系数的误差显著减小了3倍以上。所得到的模型也表现出良好的稳定性和鲁棒性。
2022-11-01 cs.LG physics.flu-dyn
A mechanistic model of separation bubble
这项工作揭示了驱动分离流的低维性质和复杂动力学。也就是说，基于模型的预测控制的分离流的问题的动机，我们确定了基于模型的观测器和关键变量的要求，并提出了一个原型模型的情况下，厚翼型的实际应用的动机。本文的方法从根本上不同于已知模型背后的逻辑，这些模型要么是线性的，要么是基于POD截断的，甚至无法反映分离现象中固有的关键分叉和滞后。这个新的问题，自然会导致几个重要的影响，如，首先，揭示滞后的物理机制，其次，预测有限振幅不稳定的气泡，第三，新的问题进行理论研究和实验测试。更重要的是，通过系统的推理，揭示了这些复杂现象在粗层次上的低维本质。
2007-10-08 physics.flu-dyn
Experimental investigation on the turbulent wake flow in fully-established transonic buffet conditions
跨音速飞行状态通常由跨音速抖振控制，这是一种高度非定常和复杂的激波/边界层干扰，涉及流场的主要部分。这种现象与压缩激波的大幅度周期性运动以及大尺度流动分离和间歇性再附着有关。由于所产生的全局流动拓扑的大尺度变化，翼型或机翼的湍流尾流也受到严重影响，并且尾流冲击的下游的任何空气动力学装置也受到严重影响。为了分析和理解尾迹的湍流结构和动力学，我们对超临界OAT 15 A翼型在跨音速抖振条件下的近尾迹进行了全面的实验研究，弦雷诺数为2 mio。速度场测量结果表明，抖振模态对翼型吸力面边界流场和尾流都有严重的全局影响。流动间歇性地强烈分离，具有延伸到尾流中的显著动量赤字。抖振运动引起严重的扰动和湍流的变化，如根据雷诺剪应力和RMS值的相平均湍流量所示。利用高速聚焦纹影序列分析了下游对流波动和湍流结构的光谱性质。对后缘附近涡脱落的功率谱密度的分析表明，主频率比与激波抖振有关的主频率高一个数量级。结果表明，剪切层的拍动运动是伴随着冯卡门型涡街的波动强度的形成。这些尾流结构和动力学将影响受尾流影响的任何下游空气动力学装置。
2023-01-15 physics.flu-dyn
Three-dimensional variational data assimilation of separated flows using time-averaged experimental data
University of Southampton（南安普顿大学）
本文提出一种三维变分方法，利用时间平均实验数据提升湍流模型预测精度，通过对比传统二维方法，证明三维同化能更准确捕捉流动物理并改善重建量一致性。
2025-03-25 physics.flu-dyn
Discrete vortex-based broadcast mode analysis for mitigation of dynamic stall
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文提出一种基于离散涡流和网络分析的主动流体控制方法，通过优化涡流扰动引入时机和位置，有效抑制动态失速，实验显示可显著降低升力峰值。
2025-06-27 physics.flu-dyn
Using Optimal Transport Aligned Latent Embeddings for Separated Flow Analysis
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文提出利用最优传输对齐自编码器潜在嵌入，以学习可解释的流场低维表示，并在NACA 0012翼型分离流控制中验证了该方法能有效捕捉不同攻角下共有的流动响应与控制性能物理关系。
2025-11-11 physics.flu-dyn
Field Inversion Symbolic Regression with Embedded Equation Learner for Interpretable Turbulence Model Correction
School of Aerospace Engineering, Tsinghua University（清华大学航天航空学院）；State Key Laboratory of Advanced Space Propulsion, Tsinghua University（清华大学先进空间推进全国重点实验室）；Caofeidian Laboratory（曹妃甸实验室）
本文提出了一种可解释且物理一致的湍流模型校正框架FISR-Equation Learner (EQL)，通过将方程学习直接嵌入到偏微分方程约束的场反演过程中，实现端到端的参数空间优化，从而获得紧凑的解析表达式并保持与控制方程的一致性。
2026-04-16 physics.flu-dyn
Model comparison of DBD-PA-induced body force in quiescent air and separated flow over NACA0015
采用Suzen-Huang（S-H）模型和漂移扩散（D-D）模型对介质阻挡放电等离子体激励器（DBD-PA）诱导的等离子体流动进行了数值模拟。研究了连续激励下静止空气绕平板的诱导流动以及PA在NACA 0015分离流中的猝发激励流动控制效果。在对比研究中，首先研究了静止场中的体积力场和诱导速度场，以了解单个放电周期内的空间差异和时间差异。D-D体积力是用暴露电极的齐平安装和凸出配置计算的，其在峰-峰交流电压为7 kV和10 kV下操作。D-D模型在交流电源的正向相位产生瞬时更高的体积力，但激活的流动区域小于Dc = 0.0117的S-H模型，这是由预先在7 kV下的实验给出的。D-D凸起情况下7 kV时下游流场的局部诱导速度与实验结果吻合最好。在Dc = 0.0117的S-H情况下，最大平行壁诱导速度与实验结果一致，但不同流动结构的局部诱导速度相对较高。在迎角为12 °、雷诺数为63000的翼型过失速流动中，D-D鼓包模型在7 kV下具有与Dc = 0.16的S-H模型大致相同的前缘吸力增强和再附着促进效果，这在以前已被证明是足够高的以实现控制性能。
2020-12-10 physics.flu-dyn physics.plasm-ph
Data-efficient semi-supervised learning for flow estimation using unlabelled probe data
Peking University（北京大学）；Universidad Carlos III de Madrid（卡洛斯三世马德里大学）
提出一种结合简单平流模型时间推进和半监督学习的框架，利用未标记探针数据增强PIV训练集，通过两个神经网络预测POD模态时间系数及其导数，提高速度场重建精度和压力估计可靠性。
2026-05-29 physics.flu-dyn
Unsteadiness in turbulent separated flow over a three-dimensional Gaussian bump
University of Washington（华盛顿大学）；University of Calgary（卡尔加里大学）；McMaster University（麦克马斯特大学）
研究三维高斯突起上湍流分离流的不稳定性，发现四种频率跨度大的现象，揭示几何尺度与低频动力学的关联。
2026-03-05 physics.flu-dyn
Convolutional causal learning for aerodynamic flows
Tohoku University（东北大学）；Tokyo University of Science（东京科学大学）；New Mexico State University（新墨西哥州立大学）
本研究利用信息论机器学习技术从快照数据中捕捉空气动力学因果关系，通过卷积神经网络提取时间依赖的涡旋结构，用于预测未来空气动力学系数，并通过自编码器数据压缩识别低阶表示。
2026-05-18 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Machine-learning-assisted Blending of Data-Driven Turbulence Models
提出基于机器学习的框架，通过加权函数混合针对不同流态训练的数据驱动专家模型，显著提升了RANS湍流模型在多种流动条件下的泛化能力与鲁棒性。
2025-03-03 physics.flu-dyn
Flow instability and momentum exchange in separation control by a synthetic jet
本研究通过大涡模拟和线性稳定性理论，揭示了合成射流控制翼型前缘分离的机制，确定了最优激励频带，并阐明了相干涡在动量交换和湍流增强中的关键作用。
2023-02-24 physics.flu-dyn
Development of a Generalizable Data-driven Turbulence Model: Conditioned Field Inversion and Symbolic Regression
针对RANS模型预测分离流时降低附着边界层精度的问题，提出条件场反演技术结合符号回归，在提升分离流预测能力的同时保持附着流精度。
2024-11-14 physics.flu-dyn
Robust experimental data assimilation for the Spalart-Allmaras turbulence model
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本研究利用集合卡尔曼滤波同化实验数据，对Spalart-Allmaras湍流模型的产生、扩散和破坏项进行整体校准，在提升分离流预测精度的同时保持了对未见流态的泛化能力。
2024-07-25 cs.LG physics.comp-ph physics.data-an
Efficient Wall-Modeled High-Order Compact Gas-Kinetic Scheme for Compressible Turbulent Flows
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Shenzhen Research Institute, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳研究院）
提出基于压力梯度的非平衡壁面模型与高阶紧致气体动理学格式耦合的框架，在粗糙近壁网格上准确预测分离流动，壁面摩擦系数显著改进，计算开销增加不到1%。
2026-06-29 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
Bispectral mode decomposition of nonlinear flows
三元相互作用是流体流动中能量传递的基本机制。这项工作介绍了双谱模式分解作为一种直接的手段推导流结构，与三元相互作用的实验或数值数据。三元相互作用的特点是二次相位耦合，可以检测的双谱。所提出的方法最大限度地提高了这个三阶统计量的积分测量，以计算与频率三元组相关的模式，以及识别共振三波相互作用的模式双谱。与经典的双谱不同，分解建立了三个频率分量之间的因果关系。这允许的总和和差异的相互作用的区别，并计算的相互作用图，表明区域的非线性耦合。三个例子突出了该方法的不同方面。从圆柱层流的直接数值模拟数据导出了级联三元组及其相互作用区域。它进一步表明，线性不稳定机制，达到一个可观的幅度间接揭示了他们的差异自相互作用。适用于湍流和噪声抑制的粒子图像速度测量数据的大规模分离后证明。将该方法推广到互双谱信息，解释了转捩射流大涡模拟数据中次谐波和高次谐波的产生。
2020-11-25 nlin.CD physics.flu-dyn
Scale-resolving simulations and data-driven modal analysis of turbulent transonic buffet cells on infinite swept wings
Japan Aerospace Exploration Agency（日本宇宙航空研究开发机构）
研究通过跨尺度模拟和数据驱动模态分析，探讨了无限展弯翼上跨音速脉动细胞的二维和三维特性，揭示了展弯对分离模式频率和能量的影响，以及平均分离对三维脉动动态的重要性。
2026-04-08 physics.flu-dyn
Numerical Simulation of Three-dimensional High-Lift Configurations Using Data-Driven Turbulence Model
本文将条件场反演与符号回归得到的数据驱动湍流修正用于三维高升力构型，验证SST-CND泛化性并迁移至k-(v^2)-w模型，CRM-HL失速预测误差低于5%。
2025-03-19 physics.flu-dyn
Efficient three-dimensional variational data assimilation of multi-plane PIV data
University of Southampton（南安普顿大学）；Iowa State University（爱荷华州立大学）
本研究针对类车辆钝体尾流的多平面PIV数据，提出伴随定位的高效3DVar方法，可降低内存占用，提升湍流模型表现，揭示数据覆盖要求，为三维分离流的工业应用提供支撑。
2026-08-10 physics.flu-dyn
