基于AI-FNO的eVTOL飞行器整车外流场气动仿真工程复盘与实测

本文记录基于FNO与FuncAttn优化结构，完成小型eVTOL整机气动场数值仿真的工程试验全过程，仅做技术总结与数据对标，用于行业技术交流。

一、研究背景 传统CFD仿真依赖密集网格迭代，单机型外流场计算耗时长达数天，依托AI算子加速求解PDE方程是当下国产工业仿真的重点研究方向。本次试验选用某型多旋翼eVTOL几何模型，以Fluent经典仿真结果作为真值基线，验证改良FNO网络在飞行器气动仿真场景的精度与提速表现。 

二、模型架构改良细节

1. 在标准FNO傅里叶层基础上嵌入FuncAttn分层注意力模块，区分机身、旋翼、起落架不同区域的流场权重；

2. 采用分层采样网格策略，近壁面加密采样、远场稀疏采样，缩减数据集训练成本；

3. 训练数据集依托开源飞行器气动公开数据集补充小样本实测数据，完成模型收敛校准。

三、实测对标数据

1. 传统Fluent：单机串行计算单工况外流场耗时12.7h；

2. 改良FNO推理：同等硬件下单工况仿真推理耗时18.6s；

3. 升阻系数平均误差控制在2.13%，满足工程预研精度需求。

四、工程踩坑总结

1. 旋翼旋转区域流场梯度变化剧烈，统一傅里叶变换容易出现局部精度漂移，依靠分层注意力做区域权重修正后误差明显下降；

2. 小样本场景下直接预训练权重泛化较差，需要针对飞行器外形做少量微调校准；

3. 国产算力卡部署时算子适配存在兼容问题，梳理了CANN环境下算子编译优化的落地细节。

五、总结 本次试验验证了融合注意力机制的FNO框架在低空飞行器气动预研的可行性，文章仅记录研发试验问题与优化思路，供AI仿真方向研发人员参考交流。

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