本研究提出了一种新框架，结合自编码器与图卷积网络，以提高超音速机翼不稳定压力分布的预测准确性和效率。

在技术驱动的时代，人工智能改变了维护工作方式，提供更准确、高效的预测和分析。研究评估了不同机器学习算法在预测和分析机器性能方面的性能，为维护专家选择最适合的算法提供了帮助。

在航空航天设计中，研究人员使用生成对抗网络（GAN）合成翼型设计。为了解决GAN生成的翼型表面不平滑的问题，他们提出了一个具有定制损失函数的GAN模型，用于生成无缝轮廓的翼型设计。该模型在设计多样性方面表现出显著增加，相比传统的后处理平滑滤波器更优秀。

本研究探讨了深度学习模型在推断雷诺平均 Navier-Stokes 方程的解中精度的问题，通过 U 形网络架构和大量训练数据，得到了小于3%的误差。同时，公开了所有源代码。

科普上，书本上，说升力来自压力差，压力差来自伯努力。 是这样的吗？ 上边的空气为何要和下边的一起到达机翼后沿？这是没有根据的。...