空力サロゲートモデルの予測精度向上：風洞実験データで不一致補正
arXivは2026年9月2日(現地時間)、論文「A Data Fusion Framework for Grounding Aerospace Surrogate Model via Experimental Wind-Tunnel Observations」を発表した。高精度な計算流体力学 (CFD) データで訓練された空力サロゲートモデルは、シミュレーションと実際の実験観測との系統的な不一致により、予測精度に限界があった。研究チームは、この課題を解決するため、風洞の圧力感応塗料 (PSP) 測定値を用いてCFD訓練済みの深層学習サロゲートモデルを適応させる実験的補正フレームワークを開発。これによりモデルの予測精度が大幅に向上したことを実証した。