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作者：杨茂桃;郭明明;田野;易淼荣;乐嘉陵;张华;
单位：西南科技大学信息工程学院;中国空气动力研究与发展中心;
摘要：为研究压缩拐角激波/边界层干扰问题和机器学习方法在湍流模型参数辨识中的有效性，提出一种面向内流的激波/边界层湍流模型数据同化方法，以Kriging代理模型传播参数不确定量化过程，基于贝叶斯框架构建似然函数作为评判标准，最后利用粒子群优化算法近似获取参数的最大似然估计并进行参数验证。结果表明，通过校准大角度（24°）压缩拐角获取的湍流模型参数，可以应用到相同条件下相对较小的小角度（20°，16°和8°）压缩拐角，获取的壁面压力、摩阻系数和速度剖面均与试验值基本吻合。在Ma=2.85下校准的壁面压力，均方根误差由60.29%下降到16.56%。将大角度下获取的参数应用到Ma=2.9和不同的入射边界层厚度的条件下，获取的壁面压力和速度剖面仍与试验值基本吻合，验证了小范围马赫数内湍流模型参数的适用性。
关键词：激波/边界层干扰;;数据同化;;SST湍流模型;;贝叶斯优化;;参数辨识;;普适性分析
基金资助：国家自然科学基金（12002362）;; 西南科技大学大学生创新基金项目（JZ23-046）~~
