9.3.1 机器学习在气动优化中的应用

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9.3.1 机器学习在气动优化中的应用 9.3.1 机器学习在气动优化中的应用在传统空气动力学设计中，工程师们往往依赖于经验公式、风洞实验和高保真度的计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模拟。然而，随着飞行器性能要求的不断提升，以及对复杂流动现象（如分离流、激波边界层干扰、多尺度湍流结构）理解的深入，传统方法在效率与精度之间难以兼顾。此时，机器学习（Machine Learning, ML）作为一种数据驱动的建模工具，正以前所未有的速度渗透进气动优化的各个关键环节。但问题在于：如何将看似“黑箱”的机器学习模型，真正嵌入到严谨、可验证、可复现的气动设计流程中？