一个由陆军和学术研究人员组成的团队回顾了过去十年的基础物理学研究，以提高极端条件下的飞机发动机性能。
军用飞机在苛刻的环境中运行，例如沙子、尘云、跑道碎片甚至火山灰。这些危害产生的微粒会对燃气涡轮发动机造成严重破坏。
来自美国陆军作战能力发展司令部(即陆军研究实验室 DEVCOM)的研究人员与来自马里兰大学帕克分校、辛辛那提大学和德国卡尔斯鲁厄理工学院热力涡轮机械研究所的同事合作，以批判的新眼光看待文学。他们的同行评审工作发表在美国机械工程师学会的《应用力学评论》上，“高温多相流体动力学物理模型的批判性评论：湍流传输和粒子壁相互作用”。(链接：https://doi.org/10.1115/1.4051503)
“了解基本物理学与发动机技术的进步之间存在联系，”陆军研究员 Luis Bravo 博士说。“在回顾过去十年最先进的研究后，我们发现现代模型中经常忽略发动机部件之间的相互作用，这对预测不稳定的发动机性能产生了深远的影响。”
审查促成了与普惠公司、美国海军、马里兰大学和辛辛那提大学的正式合作伙伴关系，称为合作研究与开发协议。合作努力将使用人工智能和机器学习来改进建模和模拟，并开发更好的设计和缓解解决方案。
根据 Bravo 的说法，该审查有助于他们将未来的研究重点放在推进方面的关键挑战和利用 AI/ML 新兴突破的新研究方向上。
NASA 和航空界发布了未来路线图，并确定了其重大挑战之一，即计算流体动力学全发动机模拟的发展。在 NASA 的一份技术报告中，这一愿景将通过先进的模拟能力在 2030 年彻底改变计算航空科学。
“通过集成所有发动机部件，这使我们能够完全访问发动机内部流动动力学连续体，”布拉沃说。“最近在 AI/ML 方面取得的突破是实现这一目标的关键，可以实时创建可以探索整个设计空间的物理信息代理模型。该工具将大大缩短发动机设计周期并允许进行现场健康监测。”
通过创建数字双胞胎，可以了解燃气涡轮发动机的组件在任何条件下如何相互作用。研究人员强调，随着机器学习的成熟，机器学习解决工程挑战的潜力越来越大。他们表示，这将使他们能够使用预测模型尝试新的燃烧设计，并提供独特且有价值的可视化。
“我相信，随着人工智能和机器学习工具以及高性能 GPU 计算资源的当前进步，我们现在是时候使用这种方法在相对较短的时间内完成复杂的计算密集型全尺寸燃气涡轮发动机模拟。高保真时间，“Muthuvel Murugan 博士说。“人工智能/机器学习工具可以极大地促进高保真数字双引擎模型的实时性能模拟，并使我们能够使用实时发动机操作控制和陆军飞机的成本效益维持框架。”
未来，超级计算机的无数高保真模拟将有助于先进的发动机设计。
“未来需要基于物理的智能设计，”陆军研究员兼 DEVCOM ARL 涡轮动力研究团队负责人 Anindya Ghoshal 博士说。“了解设计空间、燃气涡轮发动机组件交互模型、压缩模型和机器学习算法将帮助我们了解发动机在不同状态下的运行方式。”
Ghoshal 和他的陆军研究人员一直在试验先进的热障涂层和下一代材料，以保护燃气涡轮发动机免受有害颗粒的侵害。他们还与学术和工业合作伙伴一起研究未来陆军飞机的先进航空发动机概念。他说，他们的工作不仅会挽救生命，而且会从根本上促进更强大的陆军直升机的发展。
“这确实是我们在 ARL 涡轮动力科学工作的高潮，”他说。“我们正在解决推进领域的一项重大挑战。我们可以完成这个。”
在设定研究方向，着眼于全引擎建模和仿真以及机器学习的接口以提供下一代设计工具时，研究人员有很高的目标，但他们有信心可以实现。
“基础研究总是存在一定程度的风险，但我们相信我们在 ARL 拥有合适的专业知识，并通过我们跨行业和学术界的合作伙伴关系来发挥作用，”布拉沃说。“我们也很幸运能够利用国防部高性能计算现代化项目办公室赞助的巨大超级计算资源。”
随着研究人员寻求缓解沙子、灰烬、灰尘甚至雨水和湿气的策略，未来的民用和军用飞机将在安全和性能方面获益。
“我为自己在这个巨大的挑战项目中发挥的关键作用感到非常高兴，该项目为未来的陆军旋翼机提供高度耐用的憎沙涂层和高效/高功率密度的燃气涡轮发动机，”穆鲁甘说。“该项目的技术成果可以大大提高陆军垂直起降飞机的安全性和耐用性。
想象一下，从相同的形式、配合和因素中获得更多的力量，这也将更有效率。
“就我个人而言，我受到未来推进技术的启发，这些技术将为士兵并最终为我们的国家提供超越技术的技术，”布拉沃说。
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作为陆军的国家研究实验室，ARL 正在实施科学以实现转型优势。通过司令部核心技术能力的协作，DEVCOM 在发现、开发和交付基于技术的能力方面处于领先地位，这些能力使士兵能够更成功地赢得国家战争并安全回家。DEVCOM 陆军研究实验室是美国陆军作战能力发展司令部的一个组成部分。DEVCOM 是陆军未来司令部的一个主要下属司令部。
