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Fourier neural operator with boundary conditions for efficient prediction of steady airfoil flows

Applied Mathematics and Mechanics(English Edition) 2023年第11期44卷 2019-2038页

作者： Yuanjun DAI Yiran AN Zhi LI Jihua ZHANG Chao YU Department of Machanics and Engineering Science College of EngineeringPeking UniversityBeijing 100871China Beijing Institute of Mechanical and Electrical Engineering Beijing 100074China

An efficient data-driven approach for predicting steady airfoil flows is proposed based on the Fourier neural operator(FNO),which is a new framework of neural *** reasons and experimental results are provided to support the necessity and effectiveness of the improvements made to the FNO,which involve using an additional branch neural operator to approximate the contribution of boundary conditions to steady *** proposed approach runs several orders of magnitude faster than the traditional numerical *** predictions for flows around airfoils and ellipses demonstrate the superior accuracy and impressive speed of this novel ***,the property of zero-shot super-resolution enables the proposed approach to overcome the limitations of predicting airfoil flows with Cartesian grids,thereby improving the accuracy in the near-wall *** is no doubt that the unprecedented speed and accuracy in forecasting steady airfoil flows have massive benefits for airfoil design and optimization.

关键词： deep learning(DL) Fourier neural operator(FNO) steady airfoil flow

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