加州理工学院和哈佛大学的研究人员开发了一种利用机器学习来改进飞机设计过程的方法。这将有效地解决传统设计方法中测试和模拟的时间和成本问题，为航空领域带来新的突破。
湍流气流是混沌和难以预测的，而飞机在遇到湍流空气时可能会产生颠簸和震动。如果我们对湍流气流有更深入的了解，飞机设计将更安全、更具弹性，最终也将更节能。如今，加州理工学院和哈佛大学的研究人员已经开发出一种使用机器学习来进一步改进设计过程的方法。
尽管新设计可以在全尺寸风洞实验中进行有效测试，但要在整个设计过程中为数百个原型重复这样的测试将耗费大量时间和金钱。计算机模拟湍流气流提供了一种更便宜、更快速的解决方案。然而，问题在于要获得真正准确的模拟，必须捕捉到像微尘粒子那样微小的分辨率以及像地球规模那样大的分辨率，这也需要大量时间。
然而，还有一个解决方法：关注湍流流动在固体边界或墙壁附近的结构，即在飞机表面附近的区域。实际上，这些靠近墙壁的区域的流动可以使用相对较粗的网格进行模拟，而不是精细到微尘粒子大小的网格。所得到的模型也可以作为离墙壁较远区域的湍流流动的代理，估计那些更细密的网格模型而无需完全解决它们。
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