机械工程学报

作者：战庆亮, 刘鑫, 白春锦, 葛耀君

单位：1. 大连海事大学交通运输工程学院 大连 116026； 2. 辽宁省交通规划设计院有限责任公司 沈阳 110111； 3. 同济大学桥梁结构抗风技术交通行业重点实验室 上海 200092

关键词：三维流场重构,时程深度学习,高分辨率流场,流场表征模型；

基金：辽宁教育厅研究计划(LJ212410151014)、大连海事大学博联科研基金(3132023619)、国家自然科学基金(51778495)和交通行业重点实验室开放课题(KLWRTBMC21-02)资助项目

获得机械结构中的三维高分辨率流场对机械设计与优化尤为关键。然而受机械结构及传感器的尺寸等因素制约，难以直接获取三维高分辨率的流场数据，而基于二维卷积的深度学习方法无法直接处理三维时变流场数据。针对上述问题，提出基于有限测点流场时程样本的三维高分辨率流场的深度学习重构方法。对高雷诺数(Re=2.2×104)下方柱绕流样本进行了建模与训练，得到三维湍流场的低维表征模型，进而构建高精度的坐标-表征编码的映射关系，实现流场的三维高分辨率重构，与目标值吻合良好。证明了方法能够实现三维湍流场的高分辨率重构，可为机械流动问题中基于测点传感器的时程数据分析提供新的方法。

来源：2025年第16期

《机械工程学报》期刊编辑部

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