随着计算机性能的大幅提升和数据处理技术的迅速发展，人工智能为解决传统超声速流动和燃烧中固有的高非线性和强耦合特性带来了新的工具和方法。本书回顾了人工智能在超声速流动和燃烧领域取得的重要进展，重点关注三个关键领域：智能湍流燃烧建模、基于深度学习的超声速流场重构和超声速发动机全流道智能优化与设计。近年来，大数据和先进机器学习模型在湍流燃烧中的应用，使得燃烧效率的精确预测和燃烧过程的优化成为可能。超声速流场重构利用深度学习方法从有限的高保真真数据中准确重构整个流场的详细信息，从而提高分析和预测超声速流动的能力。超声速发动机全流道的智能优化与设计，通过将先进的优化算法与人工智能技术相结合，实现了复杂流动系统的高效设计和优化。这些进展不仅推动了超声速流动和燃烧理论的发展，还为相关工程应用提供了创新解决方案。最后讨论了机器学习在燃烧研究中的挑战和未来应用。
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2006-2010，中国科学技术大学 理论与应用力学 学士 导师：杨基明 教授；
2010-2013，中国空气动力研究与发展中心 流体力学 硕士 导师：乐嘉陵 院士；
2013-2016，中国空气动力研究与发展中心 流体力学 博士 导师：乐嘉陵 院士；
2010-2016 中国空气动力研究与发展中心 空天技术研究所 研究实习员；
2016-2019，中国空气动力研究与发展中心 空天技术研究所 助理研究员；
2019-2023，中国空气动力研究与发展中心 空天技术研究所 副研究员；
2023-至今，中国空气动力研究与发展中心 空天技术研究所 研究员。
空气动力学《实验流体力学》编委；冲压及组合推进技术专委会委员；燃烧空气动力学专委会秘书《实验流体力学》编委；冲压及组合推进技术专委会委员；燃烧空气动力学专委会秘书
Contents
Chapter 1 Introduction 1
Chapter 2 Introduction to artificial intelligence algorithms 4
2.1 Machine learning algorithms 4
2.1.1 Supervised learning 4
2.1.2 Unsupervised learning 9
2.1.3 Reinforcement learning 11
2.1.4 Active subspaces 13
2.2 Deep learning algorithms 15
2.2.1 Convolution and transposed convolution 15
2.2.2 Residual connection 17
2.2.3 Convolutional block attention mechanism 18
2.2.4 Pooling 19
2.2.5 Fully connected layer 19
2.2.6 Physics-informed neural network 19
2.3 Evolutionary algorithms 22
2.3.1 Particle swarm optimization algorithm 23
2.3.2 Genetic algorithm 23
Chapter 3 Research on AI in turbulent combustion modeling 26
3.1 Data-driven turbulence modeling 27
3.1.1 Analysis of turbulence model uncertainty 27
3.1.2 Optimization and improvement of turbulence models 31
3.1.3 Artificial intelligence agent turbulence model 34
3.2 Modeling and accelerating computation of chemical reaction kinetics 36
3.3 Turbulent combustion intelligent modeling 42
Chapter 4 Intelligent flow field reconstruction and prediction 49
4.1 Application of artificial intelligence algorithms in the reconstruction of cascade flow fields 50
4.2 Application of artificial intelligence in airfoil flow field reconstruction 54
4.3 Supersonic intake/isolator flow field intelligent reconstruction 65
4.4 Hypersonic combustor flow field intelligent reconstruction 70
Chapter 5 Supersonic aircraft intelligent optimization design 84
5.1 External flow design for supersonic aircraft 85
5.2 Internal flow design for scramjet engine 91
5.2.1 Intelligent optimization design of inlet 91
5.2.2 Intelligent optimization design of combustor 98
5.2.3 Intelligent optimization design of nozzle 104
Chapter 6 Conclusions 113
References 116
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