Использование машинного обучения для улучшения модели турбулентности при обтекании крылового профиля в условиях срыва потока

Данная работа посвящена улучшению модели турбулентности k-ω BSL, используемой для замыкания осредненных по Рейнольдсу уравнений Навье-Стокса, при помощи методов машинного обучения. Коррекция,  разработанная для этой модели, повышает ее точность при расчете обтеканий крыловых профилей при углах атаки срыва потока. Тестирование модифицированной модели для различных крыловых профилей доказывает приоритетность ее использования для данного типа течений. Результаты демонстрируют эффективность методов машинного обучения для улучшения моделей турбулентности.