BlendedNet++: Riesiges Datenset für BWB‑Aerodynamik und Benchmark

Forscher haben das neue BlendedNet++‑Datenset vorgestellt, das über 12.000 einzigartige Blended‑Wing‑Body‑Geometrien umfasst. Jede Form wurde bei einer festen Flugbedingung mit RANS‑CFD simuliert, was insgesamt 12.490 aerodynamische Ergebnisse liefert. Für jedes Modell stehen die integrierten Kräfte und Momente (CL, CD, CM) sowie dicht gepunktete Oberflächenfelder für Druck (Cp) und Hautreibung (Cfx, Cfy, Cfz) bereit.

Mit diesem umfangreichen Datensatz wurde ein standardisiertes Benchmark‑Framework für Vorhersagemodelle entwickelt. Die Testreihe umfasst GraphSAGE, GraphUNet, PointNet, einen koordinatenbasierten Transformer, FiLMNet sowie den Graph Neural Operator Transformer (GNOT). Alle Modelle werden darauf geprüft, punktweise aerodynamische Felder über sechs Modellfamilien hinweg exakt zu reproduzieren.

Ein besonderes Highlight ist die vorgestellte Inversen‑Design‑Aufgabe: Durch einen konditionalen Diffusions‑Algorithmus soll ein vorgegebener Auftriebs‑zu‑Widerstands‑Quotient unter festen Flugbedingungen erreicht werden. Die Leistung dieses Ansatzes wird gegen klassische gradientenbasierte Optimierung und eine hybride Diffusions‑Optimierungs‑Strategie abgewogen, die erst mit dem Diffusionsmodell startet und anschließend weiter optimiert.

BlendedNet++ bietet damit ein einheitliches Vorwärts‑ und Rückwärtsprotokoll mit Multi‑Modell‑Baselines. Das Ziel ist eine faire, reproduzierbare Vergleichbarkeit verschiedener Architekturen und Optimierungsparadigmen – ein entscheidender Schritt, um die Entwicklung aerodynamischer Surrogates und Inversen‑Design‑Methoden voranzutreiben.