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最近发展的数据驱动的建模方法 ， 是基于海量的流场以及机器学习技术 ， 我们团队也在这方面做了一些尝试性工作 。 关于湍流的机器学习 ， 大概有如下几类：第一类是传统湍流模型的修正 ， 比如对经典湍流模型的源项进行修正 ， 或者补充一些非线性的涡粘项 ， 也有基于高精度的模拟方法 ， 比如DNS对RANS雷诺应力的差量进行建模 。

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这些研究 ， 目前主要还是集中于较低低雷诺数的问题 ， 离工程运用还存在一定差距 。 我们主要想针对高雷诺数的工程湍流进行机器学习建模 。
由于高雷诺数湍流存在薄的边界层 ， 流动特性差异比较大 ， 另外高精度的数值模拟结果难以获取 ， 计算量本身也比较大 。 此外 ， 传统的偏微分方程模式对大攻角分离流动的模拟精度也比较差 。

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