A knowledge-data-driven generative diffusion transfer learning framework for unsteady experimental data fusion in dynamic stall

2026-09-09

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AI

DOI：10.1016/j.ast.2026.113773

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摘要

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• 引导扩散从有限数据中重构动态失速滞后环。 • 半经验动态失速模型先验改进气动滞后环的扩散修正。 • 选择的源样本改善小目标数据下的翼型交叉迁移。

Keyword:

Unsteady aerodynamics

Data fusion

Diffusion model

Transfer learning

Small-scale dataset