Accelerating Tandem-Airfoil simulations using curriculum-based graph convolutional network for initialization

2026-04-23

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AI

DOI：10.1016/j.ast.2026.112440

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摘要

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• 基于课程学习的GCN初始化串联翼型RANS模拟。 • 平滑组合场和残差学习提高预测精度。 • 该方法以高物理保真度再现气动场。 • 在低雷诺数和高雷诺数案例中均获得稳健性能。 • 相比自由流初始化，求解器收敛时间显著缩短。

Keyword:

Curriculum-based GCN

Tandem-airfoil simulations

RANS equations

Aerodynamic fields

Solver convergence