基于物理信息神经网络的船舶螺旋桨尾流场重构

将物理信息神经网络(PINN)应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.介绍了PINN的原理和基本框架;应用PINN求解Burgers方程,对PINN求解偏微分方程的可行性进行验证.利用计算流体力学(CFD)软件STAR CCM+对KVLCC2螺旋桨的敞水特性进行了数值模拟,得到了该桨在敞水中运动的流场信息.基于数值模拟得到的敞水桨流场特性信息,构造PINN训练样本集对PINN进行训练;训练后的PINN用于推断控制方程在任意时间和空间坐标的近似解.将PINN得到的速度和压力分布与STAR CCM+模拟的速度和压力分布进行了比较,对比结果验证了PINN在尾流场重建中的可靠性.研究结果表明,PINN可以应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.