論文の概要: CFD Correction of Open Tip Clearance Flow in a Compressor Cascade Using VAE Latent Space Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28558v1
• Date: Wed, 23 Sep 2026 09:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.400116
• Title: CFD Correction of Open Tip Clearance Flow in a Compressor Cascade Using VAE Latent Space Adaptation
• Title（参考訳）: VAE遅延空間適応を用いた圧縮機カスケード内開放先端クリアランス流れのCFD補正
• Abstract要約: 圧縮機のカスケード内における開先クリアランス流のCFD予測は実験と相違する。 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)と潜時空間適応に基づく非侵入的補正手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.830641139083061
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CFD predictions of open tip clearance flow in compressor cascades are subject to discrepancies relative to experiments, while experimental observations are sparse and high-resolution experimental ground truth is unavailable. This study proposes a non-intrusive correction method based on a variational autoencoder (VAE) and latent-space adaptation. A VAE is first trained using a dataset of 166 parametrically sampled CFD total pressure loss fields to learn a low-dimensional statistical representation of these fields. The VAE is then frozen, and a low-rank latent-space adapter is trained using only 12 paired CFD--experiment operating conditions. An observation operator maps the corrected high-resolution fields to the experimental observation space, allowing supervision to be applied only at the available measurement locations and within the measured pitchwise windows. In the current 12-fold cross-validation, the mean absolute error decreases from 0.1335 to 0.0473, the root mean square error from 0.1717 to 0.0621, and the relative $L_2$ error from 0.5108 to 0.1871. These results indicate that the method improves agreement between CFD predictions and sparse experimental observations of open tip clearance flow without modifying the RANS solver or constructing artificial high-resolution experimental labels.
• Abstract（参考訳）: 圧縮機カスケードの開端クリアランス流のCFD予測は実験と相違するが、実験観測は疎く、高分解能の実験地盤真理は利用できない。 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)と潜時空間適応に基づく非侵入的補正手法を提案する。 VAEは166個のパラメトリックサンプリングされたCFD全圧力損失場のデータセットを用いて、これらのフィールドの低次元統計的表現を学習する。 VAEは凍結され、低ランクのラテントスペースアダプタは、わずか12対のCFD-実験条件で訓練される。 観測オペレータは、補正された高分解能フィールドを実験的な観測空間にマッピングし、利用可能な測定位置と測定されたピッチ方向の窓内のみに監視を適用できるようにする。 現在の12倍のクロスバリデーションでは、平均絶対誤差は 0.1335 から 0.0473 に減少し、根平均二乗誤差は 0.1717 から 0.0621 に減少し、相対的な$L_2$誤差は 0.5108 から 0.1871 に減少する。 これらの結果は, RANSソルバを改造したり, 人工高分解能実験ラベルを作製したりすることなく, CFD予測と開先端クリアランス流のスパース実験観測との一致性を向上させることを示唆している。

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