一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。