解析流动多尺度特征的高保真计算流体力学方法在航空航天、高端装备的设计预研中发挥着越发重要的作用。然而在工程应用的复杂流体场景中，大涡模拟等高保真数值方法往往出现鲁棒性差，预测结果对数值格式与模型参数依赖度较高的困境。为解决这一难题，力学所探讨一种将数据驱动人工智能技术与大涡模拟方法相结合的新技术框架。成果发表于中文核心期刊《计算物理》，流体力学重要期刊《Physics of Fluids》，以及能源动力领域重要期刊《Journal of Engineering for Gas Turbines and Power》。

在内流仿真场景中，数智增强的大涡模拟技术能够有效复现时均流场的壁面律，能够适应不同湍流场景（比如槽道与周期山）同时根据不同求解器的特性施加相应的调控策略，显著提升了大涡模拟技术本身对复杂流动的可复现性与适用性。针对燃烧室冷热态的流动仿真验证表明，采用数智增强的大涡模拟技术对冷态流动实施准确仿真后，对求解器的校准可有效迁移至热态燃烧反应流的仿真。这表明数智增强的大涡模拟技术在相似流动中有较强的泛化能力。

该框架引入智能体来实现对计算流体求解器的调控从而使得数值预测的关键特征物理量与物理一致或实验测量的数据符合。这一框架保留了计算流体求解器本身的数学完备性，同时又提升了其针对给定复杂流动场景的适用性。在内流燃烧等复杂应用实例中，展示了该数智增强数值模拟技术优异的性能，不仅具备类似流动场景的外插能力，而且在引入给定“数据/物理”约束后，增强的大涡模拟可以更精准的捕捉复杂流场中的主导流动结构，天然具备智能技术的可解释性。

作者包括高润泽硕士研究生，乔正博后以及吕钰副研究员。成果得到中国科学院先导A专项课题（XDA0380602）、中国科学院未来伙伴网络专项（025GJHZ2022112FN）和国家自然科学基金面上项目（12472298）的资助。

论文链接：

http://jswl.xml-journal.net/article/doi/10.19596/j.cnki.1001-246x.2025-9171

https://doi.org/10.1063/5.0255193

https://doi.org/10.1115/1.4069037

图1. 数智增强的大涡模拟技术原理图

图2. 数智增强的大涡模拟应用于湍流槽道内流仿真

图3. 数智增强的大涡模拟应用于燃烧腔内强旋流反应流仿真