工程仿真：高置信度数值风洞解决方案
以风洞实测数据为标尺，构建“可落地、可复用”的桥梁气动数值风洞， 服务设计院与科研团队的高精度初筛需求。
- 数据驱动动态参数反演：自动反演 Cs / Venkat 等关键湍流参数
- 最优参数模板库：为典型桥梁断面建立可复用参数模板
- 与国产求解器协同：在工程可承受算力下实现高保真瞬态仿真
以风洞实测数据为标尺，构建“可落地、可复用”的桥梁气动数值风洞， 服务设计院与科研团队的高精度初筛需求。
风洞实测 → Cp(t) → 误差度量 → Kriging+RBF 代理 → 参数寻优 → 高保真仿真
在典型桥梁断面上布设高精度测压点，获取时程压力数据作为物理“真值”。
将数值仿真结果与风洞实测进行 Cp(t) 对齐，计算 RMSE / 关键气动力指标误差。
构建 Cs、Venkat 等参数与误差之间的双代理模型，为全场寻优提供高效近似。
结合期望改进(EI)与遗传算法(GA)，在参数空间内自动搜索全局最优组合。
根据全局最优参数驱动 LES/RANS 仿真完成高置信度数值风洞计算，建立最优参数模板库
图：工程模式整体技术流程示意
以黄茅海等大型桥梁项目为代表，工程团队正在用长安风领优化气动设计。
通过风洞实测与工程模式的结合，项目团队在保证精度的前提下， 将设计评估周期从“按月计”压缩到“按天计”，为工程决策预留了充足优化空间。
不是替代风洞，而是用“第三条路”把风洞经验固化成可复用的数值风洞模板。
| 维度 | 传统 RANS / 经验法 | 传统 LES（固定 / Germano 动态 Cs） | 长安风领 · 工程模式 |
|---|---|---|---|
| 核心目标 | 快速获取时均气动力指标 | 追求高保真瞬态流场 | 在工程算力约束下构建高置信度数值风洞 |
| 参数确定方式 | 经验推荐值，人工试错 | 模型内部假设推导，计算量大 | 以风洞实测为“真值”，通过代理模型 + EI + GA 反演最优参数 |
| 计算成本 | 低 | 极高，工程上难以多轮迭代 | 通过最优参数模板库显著降低多工况、多方案成本 |
| 工程落地性 | 高，但精度有限 | 理论先进，实际工程应用受限 | 兼顾工程可行性与高精度，为设计院提供可复用流程 |
与现有国产 CFD 生态协同工作，兼容主流网格格式与算力平台。
闽公网安备35020602003388号