基于神经算子的端壁气膜冷却泛化预测
原文标题：Enhancing generalization in endwall film cooling prediction: Incorporating the superposition principle into transformer-based neural operators
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研究提出物理增强的神经算子框架 SDNO，将涡轮端壁温度场预测分为子部件计算与叠加两阶段，并采用符号距离函数编码气孔位置。模型仅用 1-5 个气孔的样本训练，却能准确预测训练中未见的 10-20 个气孔冷却布局。相比全监督基线，该方法提升了预测精度与泛化能力。
- 问题
- 涡轮端壁气膜冷却布局变化时，温度场预测难以泛化到未见气孔数。
- 方法
- SDNO 按叠加原理分两阶段预测子部件再合成，并用符号距离函数编码气孔位置。
- 结果
- 仅用 1-5 个气孔样本训练，可准确预测未见过的 10-20 个气孔布局，精度与泛化优于全监督基线
- 影响
- 为工程仿真中变拓扑布局的神经算子泛化提供可复用思路。
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