Transformer增强神经算子预测叶轮机械叶栅全景气动性能
原文标题：A panoramic aerodynamic performance prediction method for turbomachinery cascades using transformer-enhanced neural operator
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论文提出全景性能预测框架，先预测Navier-Stokes方程基本参数（温度、压力、密度），再据此预测涡轮级子午面关键性能参数，功能类似CFD模拟器。框架引入Transformer增强神经算子（TNO），以Rotor 37叶片为参考训练。TNO预测误差小于FNO与DeepONet等先进算子，并可将下游任务计算成本降低四个数量级。
- 问题
- 叶轮机械气动性能预测需反复跑昂贵的 CFD 仿真。
- 方法
- 先预测 Navier-Stokes 基本物理量再推下游性能，并用 Transformer 增强神经算子 TNO 提升精度。
- 结果
- 误差小于 FNO 与 DeepONet，下游任务计算成本降低四个数量级
- 影响
- 把 CFD 仿真器变成可快速查询的代理模型，直接加速叶栅设计与优化迭代。
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