Presentamos un marco novedoso de modelado de turbulencia para Computational Fluid Dynamics CFD basado en la fusión de operadores neuronales de múltiples fidelidades. Este método integra un modelo RANS eficiente en cómputo y simulaciones LES de alta fidelidad ejecutadas de forma puntual o a resolución reducida, combinándolos mediante un operador neuronal entrenado sobre un conjunto diverso de flujos turbulentos. El objetivo es lograr la precisión cercana a LES con el coste computacional de RANS, habilitando simulaciones casi en tiempo real útiles para diseño industrial y optimización, con un impacto comercial estimado en más de 5.000 millones de dólares en cinco años.

Descripción general del método: El sistema multi-fidelidad neural operator fusion MFNOF consta de tres componentes principales: un solver RANS de baja fidelidad como k-omega SST que proporciona una predicción base eficiente; un solver LES de alta fidelidad ejecutado con resolución reducida o focalizado en zonas críticas para generar referencias; y un operador neuronal, implementado como Fourier Neural Operator FNO, que actúa como función de mezcla dinámica y local.

Entrenamiento del operador neuronal: El FNO aprende a partir de pares de simulaciones RANS y LES representativos de distintos regímenes turbulentos incluyendo flujo en canal, capa límite sobre placa plana y flujo alrededor de perfiles NACA 0012 con separación y recirculación. El conjunto de datos incluye variaciones de Reynolds y resoluciones de malla para robustecer la generalización. Las entradas al FNO son el campo RANS (velocidades, energía cinética turbulenta k, tasa de disipación epsilon u otros cuantificadores), tensores de deformación, espesores de capa de corte y características locales; la salida principal es el coeficiente de mezcla a que toma valores en 0 a 1 mediante una función sigmoid para garantizar estabilidad. La predicción final del campo de velocidad se define punto a punto como Vblend = VRANS + a * (VLES - VRANS).

Arquitectura y ventajas del FNO: El uso de un Fourier Neural Operator permite captar dependencias espaciales de largo alcance gracias a convoluciones en el dominio de frecuencias, algo especialmente apropiado para los fenómenos ondulatorios y multiescala de la turbulencia. El FNO combina capas tipo MLP con transformadas de Fourier para representar operadores entre espacios funcionales, aprendiendo una política de mezcla adaptativa que supera las reglas de ponderación fija y heurísticas tradicionales.

Estrategia experimental: Se generaron 5.000 casos de simulación con RANS y LES distribuidos entre los tres bancos de prueba. El 80 por ciento se destinó al entrenamiento del FNO, 10 por ciento a validación y 10 por ciento a pruebas finales. Se emplearon normalización y aumentos de datos mediante pequeñas perturbaciones de parámetros de flujo para mejorar la robustez frente a condiciones reales de operación.

Métricas y resultados: La evaluación contra soluciones LES de referencia usa RMSE para los campos de velocidad, coeficiente de fricción en pared Cf y coeficientes aerodinámicos Cl y Cd en perfiles. MFNOF reduce el RMSE entre 30 y 50 por ciento frente a k-omega SST puro, preservando costes computacionales comparables a RANS al delegar la ejecución LES sólo donde resulta necesario y realizar la fusión mediante el operador neuronal acelerado en GPU. Los perfiles de carga aerodinámica y fricción en pared presentan mejoras significativas, especialmente en regiones con separación y recirculación donde RANS suele fallar.

Escalabilidad e implementación industrial: La arquitectura está pensada para desplegarse en entornos HPC y en la nube. El solver RANS escala horizontalmente en múltiples cores, mientras que el FNO se acelera en GPU para efectuar la mezcla en tiempo casi real. El sistema puede adaptarse a múltiples sectores mediante reentrenamiento con datos de dominio específico: automoción, aeroespacial, energía eólica y procesos industriales.

Impacto operativo y casos de uso: MFNOF habilita ciclos de diseño iterativos mucho más rápidos, pruebas de control activo en tiempo cercano al real y optimización multivariada de geometrías. Por ejemplo, en diseño de carrocerías o alabeado de turbinas, la combinación de velocidad y precisión permite explorar miles de variantes con confianza parecida a LES en una fracción del tiempo. Estas capacidades potencian el retorno de inversión en proyectos de I D y reducción de prototipos físicos.

Consideraciones técnicas y limitaciones: La calidad del resultado depende de la representatividad del dataset de entrenamiento y de la calidad de las simulaciones LES de referencia. Una estrategia práctica es emplear LES focalizadas sobre regiones críticas para reducir coste y mantener alta fidelidad donde más importa. Además, la formulación permite incorporar criterios físicos como conservación de masa y momentum en la función de pérdida para mejorar la estabilidad física del modelo.

Matemática simplificada: El coeficiente de mezcla a se obtiene mediante a = sigmoid MLP Concat VRANS, StrainRateTensor y otras características locales. La pérdida utilizada para entrenar es L = MSE Vblend, VLES. Este enfoque end to end aprende a minimizar la discrepancia con LES manteniendo la eficiencia de RANS.

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Conclusión: La fusión de operadores neuronales multi fidelidad representa un avance significativo para modelado de turbulencia en CFD industrial. MFNOF permite acercar la precisión de LES a costes de RANS mediante mezcla adaptativa gobernada por un FNO, con demostrada mejora en métricas clave y clara viabilidad para escalado y comercialización. En Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar con empresas que deseen implementar soluciones de simulación acelerada, integración en la nube, desarrollo de software a medida y despliegue de inteligencia artificial aplicada a la ingeniería para transformar procesos de diseño y operación.

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