对复杂燃烧动力学的量化分析是高超声速飞行器动力系统的设计优化的关键环节。传统方法依赖海量流场数据的人工判读，存在计算资源消耗大、现象识别效率低、跨工况关联分析困难等问题，严重制约了设计优化进程。

近日，由计算机网络信息中心单桂华研究团队联合中国科学院力学研究所姚卫研究团队，依托"东方"超级计算系统的国产大算力支撑，构建了超燃冲压发动机燃烧时序流场聚类与摘要智能生成系统，为超声速燃烧动力学研究提供了全新的分析工具。

该研究基于210个1848万级网格高分辨率大涡模拟工况算例开展模式识别训练，覆盖静压0.8-2.1MPa、静温565-830K、水蒸气浓度7.8%-14%的宽域发动机工作条件。在"东方"超算平台的支持下，团队完成了总数据量6TB的高通量数值模拟与数据分析。针对全局特征聚类杂乱的问题，改进聚类效果，提升科学现象可分性，与传统方法相比达到燃烧稳态节省了至少60%计算资源。

相关成果被ChinaVis 2025录用，并推荐至可视分析领域期刊Journal of Visualization。该成果受到中国科学院计算机网络信息中心承担的中国科学院战略性先导科技专项支持。

超燃冲压发动机燃烧时序流场聚类与摘要智能生成流程图

责任编辑：郎杨琴