全球首个高雷诺数湍流数据库AeroFlowData的构建与应用：推动航空航天复杂流动研究的里程碑

西北工业大学领衔的研究团队针对高雷诺数湍流模拟与预测难题，整合DNS、DES、ILES及实验数据，构建了全球首个面向航空航天工程的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData。该数据库包含40余种典型构型、500+工况的100TB级数据，覆盖高超声速飞行器、民用飞机及叶轮机械等复杂边界流动，为湍流机理研究和机器学习建模提供了前所未有的数据支撑，相关成果发表于《Scientific Data》。

　　

湍流被称为"经典物理学最后的未解难题"，在航空航天领域尤为突出。当飞行器以超声速穿越大气层时，表面边界层内会产生多尺度涡结构；民航客机机翼在跨声速飞行时，激波与湍流边界层的相互作用可能导致失速；而航空发动机叶片表面的复杂流动更是直接影响推力和效率。这些工程问题都指向一个核心挑战：高雷诺数(Re>10⁶)下复杂几何边界湍流的精确模拟与预测。

传统湍流数据库如约翰霍普金斯大学数据库主要关注低雷诺数基础流动，而工程实际涉及的复杂构型和高雷诺数工况数据严重匮乏。西北工业大学张伟伟教授团队在国家自然科学基金重大项目支持下，联合中科院力学所、中国航天空气动力研究院等8家单位，历时多年构建了全球首个面向航空航天工程的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData。该数据库的创新性体现在三个方面：首次系统整合了复杂几何边界数据，将雷诺数范围拓展至10⁷量级，并实现了实验与模拟数据的多源融合。

研究团队采用四大关键技术：1) 基于OpenCFD-SCU程序的GPU加速DNS技术，对Ma=2.25-8的平板、钝锥等构型进行高精度模拟；2) 采用SA-IDDES/SST-IDDES混合方法对RAE2822翼型、CRM机翼等复杂构型进行分离涡模拟；3) 基于间断伽辽金法的隐式大涡模拟(ILES)技术解析叶轮机械流动；4) 连续伴随数据同化方法融合稀疏实验测量数据。所有数据通过中国航天空气动力研究院高超声速风洞、NPU NF-3低速风洞等实验平台验证。

【高超声速湍流数据】针对Ma=2.25-8的平板边界层，研究团队通过7阶迎风/6阶中心差分格式获得3D瞬时流场数据，网格点数最高达12460×100×320。图2显示Ma=2.25工况的网格分布，验证表明激波位置预测误差<1%。钝锥构型数据揭示了头部半径SR=1mm与10mm对转捩位置的影响差异，图3所示的10000×500×100网格捕捉到头部弓形激波与边界层相互作用细节。24°压缩拐角数据(图4)与Bookey实验对比显示，分离区压力平台预测精度达95%以上。

【民用飞机湍流数据】采用SA-IDDES方法模拟的RAE2822翼型(图9)在Ma=0.734、Re=6.5×10⁶工况下，激波诱导分离区预测与实验误差<3%。30P30N多段翼型(图13)的140M网格模拟准确再现了缝翼涡结构，压力分布吻合度R²=0.98。CRM翼身组合体(图14)的分离泡三维重构揭示了翼梢涡的演化规律，为增升装置设计提供新见解。

【叶轮机械数据】VKI LS89涡轮叶片(图28)的ILES模拟采用6.5M单元网格，在Re=1.13×10⁶工况下，前缘滞止点热流密度预测误差<5%。T106A叶片(图24)的转捩分离模拟通过2.7M单元捕捉到再附着区涡结构，与实验压力系数分布对比显示误差<3%。

【数据同化创新】针对30P30N翼型(图31)，连续伴随方法通过50个壁面测点重构全场流动，分离区速度场重构误差<5%。S805/S809翼型(图33)通过TLBO算法优化SA模型9个参数，大攻角分离预测精度提升40%。

该研究构建的AeroFlowData数据库已开放共享近100TB数据，包含3D瞬时流场、二阶统计量等12类数据产品(表12)。相比传统数据库，其特色在于：1) 工程相关性：65°后掠三角翼(图20)、CHN-T1客机等真实构型数据；2) 参数广度：涵盖Re=10⁴-10⁷、Ma=0.1-8的宽范围工况；3) 多模态融合：结合红外热像、PIV等实验数据与高保真模拟结果。

这项研究的意义不仅在于填补了高雷诺数湍流数据库的空白，更开创了"数据同化-机器学习-工程验证"的研究范式。数据库已应用于新型宽体客机气动设计，使激波边界层控制装置减重15%；在发动机叶片设计中，通过数据驱动的转捩预测模型将效率提升2%。未来，该团队计划拓展至燃烧湍流、磁流体湍流等交叉领域，推动建立湍流研究的"数字孪生"体系。