כתבה
arXiv cs.LG ·
Airfoil2Vec: דגם נוירלי ספקטרלי-מותאם לאווירודינמיקה של כנפיות אוויר וסטטיסטיקה של נתוני דחיפה
Airfoil2Vec: Spectral Geometry-Conditioned Neural Surrogate Models for Airfoil Aerodynamics and a Downforce-Generating CFD Dataset
מדענים פיתחו דגם נוירלי שמציע תחזיות מהירות של אווירודינמיקה של כנפיות אוויר, כולל נתוני דחיפה. הדגם, שנקרא Airfoil2Vec, משתמש בטכניקה של ספקטרלי-מותאם כדי לחזות את התנהגות האווירודינמית של כנפיות אוויר. הדגם נבחן באמצעות נתוני סימולציה של זרימה של אוויר והתוצאות היו טובות. הדגם יכול לשמש לפיתוח של כנפיות אוויר חדשות ולשיפור הביצועים של כנפיות אוויר קיימות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.38213v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce a dataset of approximately 10,000 Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) simulations of steady, incompressible, two-dimensional subsonic flow around downforce-generating NACA 4-digit airfoils, targeting aerodynamic regimes relevant to automotive and motorsport applications (openly available on https://huggingface.co/datasets/ratiolabs/downforce-airfoils). Using this resource, we study geometry-conditioned neural surrogates for fast flow prediction, comparing neural fields with neural ODEs, MLPs with graph-based models, and several spectral geometry-conditioning methods. We further propose Airfoil2Vec, an airfoil-specific spectral geometry encoder that combines the joint contour spectrum with separate spectral representations of
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית