综述：人工智能在湍流研究中的突破与前景：从数据解析到物理认知

这篇综述系统梳理了200余项研究，探讨了人工智能（AI）在湍流建模、预测和控制中的前沿应用。文章深入分析了多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、物理信息神经网络（PINN）等架构的适用场景，并针对可解释性、不确定性量化等挑战提出了物理约束神经网络等解决方案，为跨学科研究提供了路线图。

　　

湍流研究的AI范式转型

湍流作为经典物理难题，其多尺度特性使得传统数值模拟面临巨大计算成本。近年来，人工智能技术通过数据驱动与物理规律融合，正在重塑湍流研究范式。从雷诺平均Navier-Stokes方程（RANS）建模到直接数值模拟（DNS）数据增强，AI展现出突破性潜力。

核心AI架构图谱

多层感知机（MLP）在湍流参数化中表现稳健，而卷积神经网络（CNN）凭借局部感知优势成为流场重构的首选。长短期记忆网络（LSTM）对瞬态流动预测的准确率提升达40%，生成对抗网络（GAN）则可合成高保真湍流脉动数据。值得注意的是，物理信息神经网络（PINN）通过嵌入Navier-Stokes方程约束，使预测结果严格遵循质量守恒定律。

关键技术挑战突破

可解释性瓶颈通过可观测增强流形学习（OA-ML）得到缓解，该方法将斯德鲁哈尔数（St_r）等无量纲参数显式编码。针对计算成本问题，图神经网络（GNN）对非结构化网格的处理效率比传统CFD提升2个数量级。主动学习框架通过动态采样策略，将数据需求降低70%的同时保持95%的预测精度。

未来交叉创新方向

基于Transformer的大语言模型（LLM）正被尝试用于湍流控制策略生成，其注意力机制可捕捉涡旋时空关联。跨模态数据融合技术将粒子图像测速（PIV）数据与声学信号同步建模，开辟了新的诊断维度。值得期待的是，AI引导的实验-模拟闭环系统有望实现湍流研究范式的革命性突破。