迈向智能驱动的高超声速飞行器边界层主动质量引射减阻降热研究新范式

doi:10.7527/S1000-6893.2025.32171

流体力学与飞行力学

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迈向智能驱动的高超声速飞行器边界层主动质量引射减阻降热研究新范式

刘延芳¹^,²^,³(), 王洪悦¹, 鄂羽佳¹, 齐乃明¹^,²^,³

^1.哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨 150001
^2.哈尔滨工业大学苏州研究院，苏州 215104
^3.哈尔滨工业大学郑州高等研究院，郑州 450000

收稿日期:2025-04-28 修回日期:2025-05-30 接受日期:2025-08-15 出版日期:2025-08-29 发布日期:2025-08-28
通讯作者: 刘延芳 E-mail:lyf04025121@126.com
基金资助:
国家重点研发计划(2022YFB3902701)

A new paradigm of intelligence-driven active mass ejection drag and heat reduction research for hypersonic vehicle boundary layer

Yanfang LIU¹^,²^,³(), Hongyue WANG¹, Yujia E¹, Naiming QI¹^,²^,³

^1.School of Astronautics，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China
^2.Suzhou Research Institute，Harbin Institute of Technology，Suzhou 215104，China
^3.Zhengzhou Advance Research Institute，Harbin Institute of Technology，Zhengzhou 450000，China

Received:2025-04-28 Revised:2025-05-30 Accepted:2025-08-15 Online:2025-08-29 Published:2025-08-28
Contact: Yanfang LIU E-mail:lyf04025121@126.com
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2022YFB3902701)

摘要/Abstract

摘要：

新一代高超声速飞行器因高马赫数、长飞行时间、过载大的特性，面临着极端气动加热与复杂力学环境，对减阻与降热性能提出了严峻挑战。聚焦高超声速飞行器边界层主动质量引射减阻降热研究方法，系统评述该领域的研究进展及其范式转型路径。全面梳理了传统研究范式——实验、理论与数值方法的发展现状，并揭示核心挑战：实验数据稀疏性与多场耦合测量瓶颈、数值模拟的“精度-效率”权衡困境以及多尺度耦合建模理论与方法缺失。基于这些挑战，提出了以数据驱动、物理信息融合和多尺度耦合为核心的智能化科研新范式，并归纳了其技术分类与前沿进展。通过流体力学场景中的应用案例，深入分析了该新范式的创新机制及其在解决传统研究范式挑战中的优势和潜在应用思路。旨在通过对智能化科研新范式的深入洞察，激发研究人员的兴趣，推动高超声速飞行器减阻降热研究的持续发展与范式跃迁，为后续提升新一代高超声速飞行器的减阻降热性能提供重要的参考与启示。

关键词: 高超声速飞行器, 边界层主动质量引射, 减阻降热, 流动控制, 数据驱动, 物理信息融合, 多尺度耦合

Abstract:

Due to the characteristics of high Mach number， long flight time and large overload， the new generation of hypersonic vehicle is facing extreme aerodynamic heating and complex mechanical environment， which poses a serious challenge to drag and heat reduction performance. This paper focuses on the research methods of active mass ejection drag and heat reduction in the boundary layer of hypersonic vehicles， and systematically reviews the research progress and paradigm transformation path in this field. Firstly， the development status of traditional research paradigm—experiment， theory and numerical method is comprehensively reviewed， and the core challenges are revealed： the bottleneck of experimental data sparsity and multi-field coupling measurement， the ‘precision-efficiency’ trade-off dilemma of numerical simulation， and the lack of multi-scale coupling modeling theory and method. Then， based on these challenges， a new paradigm of intelligent scientific research with data-driven， physical information fusion and multi-scale coupling as the core is proposed， and its technical classification and frontier progress are summarized. Finally， through the application cases in the fluid mechanics scenario， the innovation mechanism of the new paradigm and its advantages and potential application ideas in solving the challenges of traditional research paradigms are deeply analyzed. The purpose is to stimulate the interest of researchers through in-depth insight into the new paradigm of intelligent scientific research， promote the sustainable development and paradigm transition of drag and heat reduction research of hypersonic vehicles， and provide important reference and inspiration for the subsequent exploration of the improvement of drag and heat reduction performance of the new-generation hypersonic vehicles.

Key words: hypersonic vehicle, active boundary layer mass injection, drag and heat reduction, flow control, data-driven, physical information integration, multi-scale coupling

中图分类号:

V411

刘延芳, 王洪悦, 鄂羽佳, 齐乃明. 迈向智能驱动的高超声速飞行器边界层主动质量引射减阻降热研究新范式[J]. 航空学报, 2026, 47(2): 132171.

Yanfang LIU, Hongyue WANG, Yujia E, Naiming QI. A new paradigm of intelligence-driven active mass ejection drag and heat reduction research for hypersonic vehicle boundary layer[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2026, 47(2): 132171.

图/表 17

图 1

图 2

表1

表2

图 3

图 4

表3

图 5

表4

图 6

表5

表6

Nu数的实验拟合关联式及其适用范围

文献	公式	适用范围	条件
Pallares和 Grau^［109］	$N u = 2 1 + 4 (1 - ε) ε + (1 - ε) 1 / 2 R e 0.6 P r 1 / 3$	$5 ≤ R e ≤ 100, P r ≈ 1$	稳态层流
Achenbach^［110］	$N u 1 = 0.664 P r 1 / 3 (R e / ε) 1 / 2 N u t = 0.037 (R e / ε) 0.8 P r 1 + 2.443 (R e / ε) - 0.1 (P r 2 / 3 - 1) N u s p = 2 + N u 12 + N u t 2 1 / 2 f (ε) = 1 + 1.5 (1 - ε) N u = f (ε) N u s p$	$0.26 < ε < 0.935 P r ≈ 0.75, S c ≈ 104 R e / ε ≤ 7.7 × 105$	层流至湍流
胥蕊娜和姜培学^［111］	$N u = 0.86 - 4.93 ε + 7.08 ε 2 R e 1.15 P r 1 / 3 40 μ m ≤ d p ≤ 200 μ m 0.86 - 4.93 ε + 7.08 ε 2 1 + 48 K n R e 1.15 1 + 24 K n P r 1 / 3 d p ≤ 20 μ m$		颗粒几何特性
Xu等^［112］	$N u = (0.933 ε 2 - 0.245 ε + 0.001 65) R e 0.8 P r 1 / 3 K n < 0.01 0.933 ε 2 - 0.245 ε + 0.001 65 1 + 24 K n R e 0.8 P r 1 / 3 K n > 0.01$	不同Kn数，多种气体	考虑稀薄效应下的速度滑移和温度跳跃影响

表6

图 7

表7

图 8

表8

数据驱动代理模型代表工作

方法分类	方法	年份	主干网络	场景
规则网格	DPUF^［128］	2019	CNN	圆柱绕流
	TF-Net^［138］	2020	CNN	湍流
	EquNet^［139］	2020	CNN	Rayleigh-Bénard流、海洋
	RSteer^［140］	2022	CNN	烟雾
不规则网格	MGN^［129］	2020	GNN	圆柱绕流、跨声速流
	MP-PDE^［144］	2022	GNN	Burgers方程、波浪、Naver-Stokes方程
	BENO^［142］	2024	GNN/Transformer	Poisson方程
	FCN^［143］	2022	GNN	Naver-Stokes方程
	HAMLET^［144］	2024	GNN/Transformer	浅水方程、Darcy方程、扩散、翼型
	MAgNet^［145］	2022	GNN/CNN	Burgers方程
	DINo^［146］	2022	FourierNet	Naver-Stokes方程、波浪、浅水方程
深度算子网络	DeepONet^［130］	2021	MLP	反应-扩散方程、ODE
	PI-DeepONet^［148］	2021	MLP	跨声速流、反应-扩散方程、Burgers方程
	MIONet^［149］	2022	MLP	反应-扩散方程、ODE
	Fourier-MIONet^［131］	2024	MLP	多相流
	NOMAD^［150］	2022	MLP	对流方程、浅水方程
	Shift-DeepONet^［151］	2022	MLP	对流方程、Burgers方程、Euler方程
	HyperDeepONet^［152］	2023	MLP	对流方程、Burgers方程、浅水方程
	B-DeepONet^［153］	2023	MLP	反应-扩散方程、对流方程
	SVD-DeepONet^［154］	2023	MLP	ODE
	L-DeepONet^［155］	2023	MLP	Rayleigh-Bénard流、浅水流
物理空间	MGNO^［156］	2020	GNN	Burgers方程、Darcy方程
	LNO^［157］	2024	Laplace	反应-扩散方程、Duffing方程
	CNO^［132］	2023	CNN	Poisson方程、Naver-Stokes方程、Darcy方程
	KNO^［158］	2024	Koopman	Naver-Stokes方程、Bateman-Burgers方程
	SINGER^［159］	2025	GNN	反应-扩散方程、Burgers方程、Allen-Cahn方程
	FactFormer^［160］	2023	Transformer	Kolmogorov流，烟浮力
	ICON^［161］	2023	Transformer	Poisson方程、反应-扩散方程、ODE
	Transolver^［162］	2024	Transformer	汽车、翼型
	GNO^［176］	2020	GNN	Poisson方程、随机系数的椭圆型方程
傅里叶空间	FNO^［133］	2020	Fourier	Burgers方程、Darcy方程、Navier-Stokes方程
	PINO^［164］	2024	Fourier	Burgers方程、Darcy方程、Navier-Stokes方程
	Geo-FNO^［165］	2023	Fourier	Euler方程、Naver-Stokes方程、对流方程、弹性方程
	GINO^［166］	2023	Fourier	RANS方程、汽车
	DAFNO^［167］	2023	Fourier	跨声速翼型、超弹性材料本构方程
	U-NO^［168］	2022	Fourier	Darcy方程、Navier-Stokes方程
	F-FNO^［169］	2021	Fourier	Kolmogorov流、跨声速流
	CMWNO^［170］	2023	Fourier	Gray-Scott与Belousov-Zhabotinsky反应扩散方程
	CFNO^［171］	2022	Fourier	Navier-Stokes方程、浅水方程、麦克斯韦方程
	MCNP^［172］	2025	Fourier	对流扩散方程、Allen-Cahn 方程、Navier-Stokes方程
	RecFNO^［173］	2024	Fourier	圆柱绕流、Darcy方程
	G-FNO^［174］	2023	Fourier	Navier-Stokes方程、浅水方程
	CoNO^［175］	2023	Fourier	Burgers方程、Darcy方程、Navier-Stokes方程、浅水方程

表8

表9

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[199]	ZHANG X， HELWIG J， LIN Y C， et al. Sinenet： Learning temporal dynamics in time-dependent partial differential equations［J］. arXiv preprint arXiv：， 2024.
[200]	SERRANO L， LE BOUDEC L， KASSAï KOUPAï A， et al. Operator learning with neural fields： Tackling pdes on general geometries［J］. Advances in Neural Information Processing Systems， 2023， 36： 70581-70611.
[201]	VLACHAS P R， ARAMPATZIS G， UHLER C， et al. Multiscale simulations of complex systems by learning their effective dynamics［J］. Nature Machine Intelligence， 2022， 4（4）： 359-366.
[202]	FANG S K， COOLEY M， LONG D， et al. Solving high frequency and multi-scale pdes with gaussian processes［J］. arXiv preprint arXiv：， 2023.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

全局变量	代表论文	具体参数	物理意义
几何参数	Hwang^［15］	几何尺寸	主动质量引射结构的几何尺寸
		位置	主动质量引射结构的布置位置
		面积	主动质量引射结构的面积
		形状	主动质量引射结构的边界形状
多孔材料特性	孟丽燕等^［46］	物理参数	固体骨架的热导率、比热容、密度和渗透率
		厚度	多孔材料的厚度
		耐温性	多孔材料的长期使用温度
		表面发射率	多孔壁面的热辐射特性
		颗粒直径	粉末烧结多孔材料的粉末颗粒直径
		孔隙率	多孔介质中孔隙体积与总体积的比值
冷却工质供应	黄拯等^［47］	冷却工质特性	导热系数、比热容、密度、黏度、相变温度
		冷却工质的质量流量	单位时间内冷却工质的供给质量
		供给温度	冷却工质供给腔室的温度
		供给压力	驱动冷却工质从主动质量引射结构中流出的压力
		渗透速度	冷却工质透过多孔介质的速度
主流参数	Langener等^{［42，48］}	物理参数	导热系数、比热容、密度、黏度
		马赫数	风洞流场的马赫数
		总温	风洞流场的滞止温度
		总压	风洞流场的滞止压力
注入率	黄干等^［49］	无量纲参数	冷却工质与主流气流之间流动强度的相对关系

地面考核实验类型	研究单位	加热设备	主流条件	研究对象	材料	冷却工质
辐射加热实验	NASA 兰利研究中心^［62-63］	60 kW弧光灯	热流密度： 2 271.2 kW/m²	圆管、矩形管	烧结不锈钢	氦气、氢气
辐射加热实验	中国运载火箭技术研究院^［64-65］	石英灯	热流密度： 500 kW/m²	平板	钛铝合金、镍、陶瓷	水
对流加热实验	静冈大学^［66］	750 kW电弧加热装置	速度：4 087 m/s 总温：4 303 K	扁圆柱体	氧化铝	氮气
	德国航空航天中心^［67］	缩比燃烧室	速度：300 m/s 总温：3 600 K	圆管式燃烧室	C/C-SiC陶瓷基复合材料	氢气
	空中客车防务与航天公司^［68］	ILTR电加热风洞	马赫数：2.1 总温：1 450 K	平板	C/C材料	空气、氮气
	德国航空航天中心^［69］	M3 缩比燃烧室	速度：294 m/s 总温：3 400 K	简化火箭燃烧室与喷管结构	C/C-SiC陶瓷基复合材料	氢气
	德国航空航天中心^［70-71］	L2K/L3K电弧风洞	马赫数：7.0， 7.6 总温：4 220 5 400 K	钝锥	陶瓷基复合材料（91% Al₂O₃、 9% SiO₂）	氮气、水
	中国科学技术大学^［72］	电加热风洞	雷诺数：16 000 总温：673~823 K	楔形头锥	烧结不锈钢	水
	中国科学技术大学^［73］	电弧风洞	马赫数：2.19 总温：2 400 K	平板	烧结不锈钢	水

理论模型	物理假设	优势	劣势	方程组构成
SFM	流体的气相和液相被视为独立的相，各自有独立的流动和传热特性	可提供详细的相间互动信息，计算精度较高	计算复杂、数值求解难度大，准确捕捉界面困难	流体的气液相分别采用独立的质量、动量、能量方程
TPMM	流体的液相和气相被视为单一混合相，统一处理速度、温度等物理量	数学处理简化，计算效率高	捕获具体的界面特性方面存在局限性	将流体的气液两相使用统一的质量、动量、能量方程
LTE	流体相和固体相在局部区域内达到热平衡，温度相同	简化传热过程，计算成本低	不适用于流固之间热交换缓慢或温度差异明显的情况	使用单一能量方程描述共同温度分布
LTNE	流体相和固体相存在温度差异，不处于热平衡状态	精确描述流固之间的热传递过程，适合各自行为差异明显的场合	建模与数值求解难度增加、边界条件和参数确定困难	流体相和固体相分别建立能量方程

文献	理论模型	理论模型修正内容	数值计算方法
Wang等^［95］	SFM	引入新的压力修正方程和相分数方程，通过迭代更新压力和速度场，简化求解过程，避免复杂的相变界面跟踪	采用FVM离散扩散项与对流项，使用通量修正传输方案和隐式欧拉方法处理非稳态
Dong等^［96］	TPMM	引入混合比焓，作为热力学状态的单调函数，简化相变界面处理，提高计算稳定性	采用FDM对空间离散化，验证网格独立性
Hu等^［97］	TPMM	提出动能焓概念，捕捉低压条件下两相区的温度变化，改进模型对低压条件下温度梯度的描述能力	基于COMSOL Multiphysics的FEM，采用隐式时间步进与自适应时间步长策略
He等^［98］	SFM	考虑蒸汽的可压缩性、液体相变引起的动量转移及焓的变化，解决热绝缘层问题，增强模型的准确性与鲁棒性	全隐式时间推进格式，求解动量与能量耦合方程
Liu等^［99］	TPMM	引入修正混合焓和焓比，实现不同流动状态下焓变化的平滑统一处理，避免温度“跳跃”现象	基于FLUENT的FVM，嵌入用户自定义函数，并优化网格独立性和时间步长选择
Su等^{［100-101］}	TPMM	引入修正温度，将能量方程对流项系数转换为常数，简化方程并提高数值模拟的稳定性和收敛性	采用FVM迎风格式离散方程，使用PISO算法进行压力速度耦合，验证网格独立性
Dong和 Wang^［102］	SMM	提出半混合模型（Semi-Mixed Model， SMM），结合SFM与TPMM优点，无需相变界面追踪，避免热绝缘层问题	采用FVM离散方程，对流项采用1阶迎风格式，扩散项采用中心差分格式，并使用SIMPLE算法耦合压力与速度

文献	外部主流选用的理论方程及湍流模型	孔隙内流的流动传热理论模型	数值计算方法
Cerminara等^［113］	N-S方程，DNS（直接求解方程，捕捉所有流动尺度无需湍流模型）	等效Darcy-Forchheimer行为后仍采用N-S方程	六阶中心差分，WENO格式， 3阶Runge-Kutta方法
Liu等^［114］	RANS方程，SST k-ω湍流模型	Darcy-Forchheimer模型，LTNE	FVM离散方程，压力基求解器
Jiang等^［115］	热化学非平衡N-S方程，Standard k-ω湍流模型	Darcy-Forchheimer模型，LTE	FVM离散方程，对流项2阶迎风格式
Huang等^［116］	RANS方程，Spalart-Allmaras湍流模型	Darcy-Forchheimer模型，LTE	FVM离散方程，对流项2阶迎风格式
Xiao等^［117］	N-S方程，LES直接解析大尺度湍流结构，引入SGS模型处理小尺度湍流对大尺度流动的影响	Darcy-Forchheimer模型，LTNE
Xiao等^［118］	RANS方程，SST k-ω湍流模型	Darcy-Forchheimer模型，LTNE	多区域数值策略
Ding等^［126］	RANS方程，SST k-ω湍流模型	Darcy-Forchheimer模型，LTE	FVM，多区域数值策略
Su等^［127］	RANS方程，SST k-ω湍流模型	TPMM-LTNE	FVM，多区域数值策略

迈向智能驱动的高超声速飞行器边界层主动质量引射减阻降热研究新范式

A new paradigm of intelligence-driven active mass ejection drag and heat reduction research for hypersonic vehicle boundary layer

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方法分类	方法	年份	主干网络	场景
物理信息神经网络	PINN^［134］	2019	MLP	Navier-Stokes方程、反应-扩散方程、KdV方程
	PINN-SR^［179］	2021	MLP	Kuramoto-Sivashinsky方程、Navier-Stokes方程和Burgers方程等
	NSFnets^［180］	2021	MLP	Kovasznay流、Beltrami流、圆柱绕流
	Phygeonet^［181］	2021	CNN	Navier-Stokes方程、Poisson方程、热传导方程
	CPINN^［182］	2022	MLP	Poisson方程、非线性Schrödinger方程、Burgers方程、Allen-Cahn方程
	Stan^［183］	2022	MLP	热传导方程、ODE
	NASPINN^［184］	2024	MLP	Poisson方程、Burgers方程、对流方程
	Hodd-PINN^［185］	2023	Resnet	对流方程、热传导方程
	DAST^［186］	2023	MLP	Burgers方程、对流方程、反应扩散方程、Navier-Stokes 方程
	OrPINN^［187］	2025	MLP	Helmholtz方程、线弹性波动方程
	Sharp-PINN^［188］	2025	MLP	Allen-Cahn方程、Cahn-Hilliard方程
	BINN^［189］	2023	MLP	Poisson方程、Hertz接触问题
约束信息嵌入神经网络	DGM^［136］	2018	LSTM	Hamilton-Jacobi-Bellman方程、Burgers方程
	ADLGM^［190］	2023	LSTM	Poisson 方程、Burgers 方程
	EDNN^［192］	2021	MLP	Burgers 方程、波动方程、Navier-Stokes方程
	INSR^［193］	2023	MLP	Euler方程、对流方程、弹性动力学方程
	AmorFEA^［194］	2020	MLP	Poisson方程、超弹性材料平衡方程
	Neu-Gal^［195］	2024	MLP	Allen-Cahn方程、Fokker-Planck方程、KdV方程
	PPNN^［196］	2024	CNN	反应-扩散方程、Burgers 方程、Navier-Stokes 方程

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