面向流体力学的多范式融合研究展望
实验观测、理论研究以及数值模拟是包括流体力学在内很多学科的基本研究范式.21 世纪以来,大数据驱动下的人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,也被称为数据密集型科学研究范式,即第四范式.同样,数据驱动的机器学习方法也成为流体力学的新兴方向,并助推智能流体力学方向的发展.然而,与面向社会依赖"互联网+大数据"的数据密集型范式相比,流体力学智能化研究有其特有的背景.例如有限工程样本中产生的海量流动数据,与流动状态、几何边界条件的高维度以及复杂流动固有的高维、跨尺度、随机、非线性特征相比,数据驱动的流体力学研究面临着大数据小样本问题.经典流体力学虽然有三大研究范式,但融合度很低,工程设计师通常只能对不同来源的数据进行拼凑使用或简单修正.多源数据融合一定程度上可缓解单一样本量来源少、建模难,以及低精度样本利用不充分等困境,但仍未能实现基本范式中的理论模型或者专家知识和经验的充分利用.因此,在人工智能技术支撑的第四范式架构下,有机融合实验、理论模型以及数值模拟三大手段,发展"数据+知识"双驱动的流体力学多范式融合方法,成为解决重大实际工程研制问题的迫切需求,也是新时代流体力学学科内涵、特色发展的迫切需求.
数据驱动、人工智能、流体力学、智能流体力学、多范式融合
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V211(基础理论及试验)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家数值风洞项目;国家数值风洞项目
2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共35页
433-467
