使用 VAE 潜在空间自适应对压缩机叶栅中的开式叶尖间隙流量进行 CFD 修正

arXiv:2609.28558v1 公告类型：新 摘要：压气机叶栅开式叶尖间隙流动的 CFD 预测与实验存在差异，而实验观察结果很少，并且无法获得高分辨率实验地面真相。本研究提出了一种基于变分自动编码器（VAE）和潜在空间自适应的非侵入式校正方法。 VAE 首先使用 166 个参数采样 CFD 总压损失场的数据集进行训练，以学习这些场的低维统计表示。然后冻结 VAE，仅使用 12 个配对的 CFD 实验操作条件来训练低阶潜在空间适配器。观察操作员将校正后的高分辨率场映射到实验观察空间，从而允许仅在可用的测量位置和测量的节距窗口内应用监督。在当前的12倍交叉验证中，平均绝对误差从0.1335减小到0.0473，均方根误差从0.1717减小到0.0621，相对$L_2$误差从0.5108减小到0.1871。这些结果表明，该方法提高了 CFD 预测与开放尖端间隙流的稀疏实验观察之间的一致性，而无需修改 RANS 求解器或构建人工高分辨率实验标签。