2026年1月15日至18日，国家自然科学基金湍流重大研究计划年度交流暨成果总结会在深圳隆重举行。由西北工业大学张伟伟教授牵头承担的集成项目"高雷诺数湍流数据库构建与数据驱动建模研究"在会议上系统汇报了项目四年来的研究成果，并顺利通过结题验收。
湍流重大研究计划作为国家自然科学基金资助的重要基础研究计划，旨在解决湍流基础研究中的关键科学问题，为我国航空航天、能源动力等重大工程提供理论支撑和技术储备。本项目作为该计划立项的四个集成项目中唯一由高校牵头的项目，主要围绕高雷诺数湍流数据库的构建及数据驱动湍流模型及知识发现开展研究，项目周期四年，总经费1022.5万元，牵头单位西北工业大学联合浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、中国航天空气动力技术研究院等4家承研单位，以及清华大学、中国科学技术大学、西安交通大学、中科院力学所等4家外协单位共12个优势科研团队开展协同攻关。
项目负责人张伟伟教授代表项目组进行了工作总结汇报，经过四年系统性研究，项目取得了系列重要进展。搭建了全球首个覆盖可压缩高雷诺数湍流数据库AeroFlowData，涵盖民机、高超声速外形、发动机部件绕流及超临界流体等500余工况，100TB数据集，为国内外研究者提供了统一、标准、自主可控、便捷使用的湍流基准数据。基于湍流数据库，挖掘出新的壁湍流平均速度标度律、混合长标度率、逆压梯度历史效应、超临界湍流脉动速度标度律和状态方程等知识发现。构建了一套涵盖从黑箱深度学习到白箱物理启发的数据驱动湍流建模体系，包括直接替代RANS模型湍流涡粘场、修正逆压梯度、修正输运方程等模型，显著增强了数据驱动湍流模型的可解释性、泛化性和鲁棒性。将项目成果嵌入OpenFOAM、风雷、西安超算、华为昇思、昇腾等软、硬件平台，显著提升了高雷诺数民机构型、风力机翼型、直升机旋翼及汽车尾流等复杂分离流动的预测精度。
项目的研究成果得到与会专家学者的高度认可。湍流重大研究计划指导专家组组长陈十一院士现场评价："该集成项目研究远远超出立项预想的，不仅研究工作做的非常好，推动了国内智能流体力学研究，而且把中国AI for Turbulence的理论和应用带到了世界高度"。
该项目的圆满完成，不仅为我国航空航天等领域面临的湍流"卡脖子"难题提供了创新解决方案，建立了数据驱动湍流研究的新范式，也为推动国产仿真软件生态建设、服务国家重大装备研发需求奠定了坚实基础。项目成果将继续深化应用，为我国从湍流研究大国向强国迈进作出持续贡献。