Fast flow field prediction over airfoils using deep learning approach

翼型 攻角 雷诺数 物理 层流 解算器 流量(数学) 卷积神经网络 流动分离 纳维-斯托克斯方程组 几何学 机械 湍流 计算机科学 人工智能 压缩性 边界层 数学 数学优化 空气动力学
作者
Vinothkumar Sekar,Qinghua Jiang,C. Shu,Boo Cheong Khoo
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:31 (5) 被引量:368
标识
DOI:10.1063/1.5094943
摘要

In this paper, a data driven approach is presented for the prediction of incompressible laminar steady flow field over airfoils based on the combination of deep Convolutional Neural Network (CNN) and deep Multilayer Perceptron (MLP). The flow field over an airfoil depends on the airfoil geometry, Reynolds number, and angle of attack. In conventional approaches, Navier-Stokes (NS) equations are solved on a computational mesh with corresponding boundary conditions to obtain the flow solutions, which is a time consuming task. In the present approach, the flow field over an airfoil is approximated as a function of airfoil geometry, Reynolds number, and angle of attack using deep neural networks without solving the NS equations. The present approach consists of two steps. First, CNN is employed to extract the geometrical parameters from airfoil shapes. Then, the extracted geometrical parameters along with Reynolds number and angle of attack are fed as input to the MLP network to obtain an approximate model to predict the flow field. The required database for the network training is generated using the OpenFOAM solver by solving NS equations. Once the training is done, the flow field around an airfoil can be obtained in seconds. From the prediction results, it is evident that the approach is efficient and accurate.
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