State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics

复杂流动中的粒子输运通常靠求解纳维—斯托克斯方程，数值与实验方法成本高，已有机器学习方法在稀疏数据下难以外推长程粒子轨迹。TrajectoryFlowNet 把拉格朗日视角的粒子轨迹与欧拉视角的全场速度、压力放进同一个物理约束网络，只用少量轨迹测量就同时给出全场流动和任意粒子的长程路径。验证覆盖数值算例（顶盖驱动方腔流、复杂圆柱绕流）与实验血流（主动脉、心室），在含不规则边界的流动中保持预测的物理一致性。

复杂流动中的粒子输运通常靠求解纳维—斯托克斯方程，数值与实验方法成本高，已有机器学习方法在稀疏数据下难以外推长程粒子轨迹。TrajectoryFlowNet 把拉格朗日视角的粒子轨迹与欧拉视角的全场速度、压力放进同一个物理约束网络，只用少量轨迹测量就同时给出全场流动和任意粒子的长程路径。验证覆盖数值算例（顶盖驱动方腔流、复杂圆柱绕流）与实验血流（主动脉、心室），在含不规则边界的流动中保持预测的物理一致性。