基于机器学习和语义分割的地下采矿快速岩体分类框架研究

为解决多源气动数据在精度与效率上的不一致性问题，研究人员提出新型多保真度神经网络架构(MFNN)，通过引入差分运算层自适应建立高低保真数据的非线性映射关系。该方法在跨音速翼型压力分布重建中误差降低30%以上，显著提升激波位置捕捉精度，为风洞试验与CFD数据融合提供创新解决方案。

　　

在航空工程领域，精确获取飞行器气动压力分布是优化设计的关键，但传统依赖风洞试验或数值模拟的方法面临巨大挑战：高精度实验数据稀疏昂贵，而低成本的计算流体力学(CFD)仿真又存在精度不足的问题。这种多源数据间的非线性不一致现象，在跨音速工况下尤为突出——激波位置的微小偏差可能导致整个气动模型的失效。更棘手的是，现有多保真度(MF)建模方法对高低保真数据的相关性高度敏感，当数据趋势出现矛盾时，传统模型往往束手无策。

中国国家自然科学基金委资助的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表突破性成果。研究人员创新性地将差分运算层嵌入多保真度神经网络(MFNN)，开发出能自适应处理非线性不一致问题的智能建模框架。通过分析高低保真数据差异特征，模型自动选择最优映射路径，有效解决了跨音速工况下激波位置预测不准的行业难题。

关键技术包括：1) 建立带差分层的增强型MFNN架构；2) 采用ONERA M6机翼和翼型跨音速压力分布作为验证案例；3) 对比深度神经网络(DNN)、传统MFNN等基准模型；4) 通过风洞试验与CFD数据融合验证泛化能力。

¹提出的方法
研究团队发现传统MF模型采用"点对点"相关策略的局限性，提出通过差分运算层主动挖掘高低保真数据的潜在映射规律。当处理ONERA M6机翼跨音速数据时，新模型能自动识别激波区域的非线性特征，相比传统方法提升30%重建精度。

²结果与讨论
在典型数值算例中，增强MFNN对间断问题的处理能力显著优于传统模型。跨音速翼型压力分布重建显示，该方法激波位置预测误差降低至传统DNN的1/3。特别值得注意的是，在实验数据稀疏区域，模型通过CFD数据有效补全了压力分布细节。

³结论
该研究开创性地将自适应差分机制引入多保真度建模，突破传统方法对数据一致性的强依赖。工程验证表明，新方法在风洞试验与CFD数据融合中展现出独特优势，为飞行器气动外形优化提供新工具。这项由国家自然科学基金(92152301、U2441211等)支持的研究，不仅解决航空领域的特定难题，其"数据驱动+物理特征"的建模思路对能源、生物力学等多学科交叉研究具有启示意义。