隨著低空經(jīng)濟被納入國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，城市低空空域的商業(yè)化運營正在從構想走向現(xiàn)實。然而，一個被長期低估卻至關重要的技術瓶頸逐漸浮出水面——城市低空風場的復雜性與不確定性，已成為制約飛行器安全、能耗與運營效率的核心因素。

無人機三維路徑規(guī)劃場景（圖源網(wǎng)絡）

  本文將從風場仿真與低空經(jīng)濟的交叉技術體系出發(fā)，系統(tǒng)闡述計算流體力學、大氣邊界層模擬、風洞驗證等技術如何為低空航線規(guī)劃提供科學支撐，并介紹面向這一新興領域的工程化解決方案。

01 風場仿真與低空經(jīng)濟的交叉技術體系

  風場仿真與低空經(jīng)濟的深度融合，本質上是在傳統(tǒng)的流體力學仿真框架下，引入低空飛行器氣動特性與城市地理環(huán)境兩大新變量。這一交叉技術體系由以下五個核心模塊構成。

1.計算流體力學（CFD）仿真

  CFD是風場仿真的底層核心技術。通過在三維空間中對納維-斯托克斯方程進行數(shù)值離散與求解，可以獲取任意位置的風速、風向、湍流強度等關鍵參數(shù)。在低空經(jīng)濟場景中，CFD仿真需要覆蓋從百米尺度的城市街區(qū)到米級尺度的飛行器周圍流場，對計算精度與效率提出了雙重挑戰(zhàn)。

某研究區(qū)域的10m高度風場圖，水平空間分辨率為10m（圖源網(wǎng)絡）

2.大氣邊界層風場模擬

  低空飛行器主要活動于大氣邊界層內(nèi)（地表至約1km高度）。這一區(qū)域的風場受地表粗糙度、熱力stratification（層結狀態(tài)）、地理地形等因素強烈影響，呈現(xiàn)出顯著的時空不均勻性。大氣邊界層風場模擬需要將氣象學中的邊界層參數(shù)化方案與CFD方法耦合，實現(xiàn)對不同穩(wěn)定度條件下風廓線、湍流結構的準確刻畫。

某研究區(qū)域風廓線（圖源網(wǎng)絡）

3.城市建筑繞流與湍流仿真

  城市環(huán)境中，建筑群對來流產(chǎn)生阻塞、繞流、峽谷加速等效應，形成極為復雜的局部風場特征。例如，兩棟高層建筑之間可能產(chǎn)生“文丘里效應”導致風速驟增，建筑背風面則形成大范圍低速回流區(qū)。這些特征的空間尺度僅為數(shù)米至數(shù)十米，卻直接影響飛行器在該區(qū)域的姿態(tài)穩(wěn)定與能耗表現(xiàn)。城市建筑繞流仿真需要在CFD模型中精確刻畫建筑幾何，并采用大渦模擬等高級湍流模型解析小尺度渦結構。

高層建筑物間的文丘里效應（圖源網(wǎng)絡）

4.無人機氣動特性仿真

  無人機自身的氣動特性決定了其對風場擾動的響應方式。通過求解飛行器周圍流場，可以獲得不同迎角、側滑角下的升力、阻力、力矩系數(shù)，進而建立飛行器的動力學模型。在多旋翼與固定翼兩類主要構型中，前者受風場影響時需考慮旋翼與機身的氣動干擾，后者則需要關注機翼表面分離流與失速特性。

無人機整機氣動仿真云圖（圖源網(wǎng)絡）

5.風洞物理試驗與數(shù)字孿生驗證

  物理風洞試驗是驗證仿真精度的“金標準”。通過在風洞中縮比復現(xiàn)典型風場條件，測量飛行器模型的氣動響應，可以與CFD仿真結果進行交叉校驗。在此基礎上，數(shù)字孿生技術進一步將物理風洞與仿真模型實時聯(lián)動，形成“仿真—試驗—修正”的閉環(huán)迭代體系，有效提升風場預測與航線規(guī)劃的可信度。

無人機風洞試驗（圖源網(wǎng)絡）

02 風場仿真技術在低空經(jīng)濟領域的應用

  基于上述技術體系，風場仿真正從底層重構低空經(jīng)濟的五大核心場景，實現(xiàn)“被動避障”到“主動能效優(yōu)化”的跨越。

1.城市低空空域風環(huán)境評估

  不同城市、不同區(qū)域、不同高度的風環(huán)境特征差異顯著。通過建立城市尺度的CFD模型，輸入長期氣象觀測數(shù)據(jù)，可以繪制出“低空風環(huán)境地圖”，標注出不同坐標、不同高度的平均風速、陣風系數(shù)、湍流強度等關鍵指標。該地圖可作為低空空域劃設、飛行風險分級的量化依據(jù)，避免將所有空域“一刀切”管理。

京津冀地區(qū)航路網(wǎng)及2015-2019年10m風速分布特征（圖源網(wǎng)絡）

2.起降場選址與風環(huán)境分析

  垂直起降場是eVTOL與無人機物流網(wǎng)絡的節(jié)點設施，其選址需綜合考慮地面條件、空域資源與風環(huán)境。CFD仿真可用于評估候選場址在主導風向下的起降氣流平穩(wěn)度，識別是否存在建筑物引起的側風、下洗流等不利因素。在風環(huán)境不理想的場址，可通過調整起降平臺朝向、增設導流設施等手段進行工程補償。

無人機進離場示意圖（圖源網(wǎng)絡）

3.低空基礎設施布局優(yōu)化

  除起降場外，低空經(jīng)濟還需要充電站、維護基地、通信基站等地面配套設施。這些設施的位置選擇應考慮其所在位置的風沙侵蝕、積雪漂移等長期風致影響。CFD仿真可以評估不同布局方案下的設施暴露度與維護成本，輔助基礎設施網(wǎng)絡的空間優(yōu)化決策。

低空經(jīng)濟基礎設施建設（圖源網(wǎng)絡）

4.低空飛行器航線規(guī)劃與風場感知

  傳統(tǒng)航線規(guī)劃主要考慮障礙物避讓與禁飛區(qū)約束，將風場視為靜態(tài)背景或完全忽略。風場感知啟用的航線規(guī)劃，則將CFD預計算的風場分布圖作為動態(tài)權重圖層，嵌入路徑搜索算法。飛行器在執(zhí)行任務時，可根據(jù)實時風場數(shù)據(jù)調整航向與速度，規(guī)避強湍流區(qū)，利用順風航段降低能耗。量化研究表明，考慮風場影響的路徑規(guī)劃可使地速提升6%以上、能耗降低7%以上。^[1]

復雜城市風環(huán)境中的最終優(yōu)化無人機航線（圖源網(wǎng)絡）

5.飛行器適航風洞測試

  適航認證是低空飛行器商業(yè)化運營的法定前提。在風洞中模擬飛行器可能遭遇的極限風況（如側風17m/s、陣風峰值等），測量其姿態(tài)保持能力與結構響應，是獲取適航數(shù)據(jù)的核心手段之一。多風扇主動控制風洞可編程生成非定常、非均勻的風場剖面，比傳統(tǒng)均勻風洞更貼近真實城市風環(huán)境。

飛行器適航風洞測試（圖源網(wǎng)絡）

03 神工坊^?應用案例

1.并行升級：智慧風場數(shù)字孿生平臺

  某風電整機領域的頭部企業(yè)，在風電場開發(fā)與運營中積累了大量的風資源項目數(shù)據(jù)，但其對風場內(nèi)局部復雜風場的精細模擬能力一直受限于傳統(tǒng)仿真手段的精度與效率。為實現(xiàn)對風機排布區(qū)域風資源分布的高分辨率解析，企業(yè)需要構建能夠精確刻畫地形繞流、機組尾流及大氣邊界層風廓線的CFD仿真流程，以支撐風電場微觀選址及后續(xù)的精細化運維。然而，其原有的軟硬件環(huán)境難以滿足大規(guī)模、高精度的風場仿真需求。

  基于“超算+AI”混合數(shù)值引擎及SimForge?平臺，神工坊^?技術團隊成功對其底層CFD求解器進行了高性能改造與云端部署，使得針對復雜地形的風場仿真計算效率整體提升了4.2倍。這一突破讓風資源工程師得以在合理周期內(nèi)，完成超過2000個風資源項目的精細化流場模擬，為每個機位點提供了準確的風速、湍流強度等關鍵輸入?yún)?shù)。

  此外，該企業(yè)還依托平臺，自主研發(fā)了風功率預報系統(tǒng)——孔明。該系統(tǒng)已正式發(fā)布并推廣，憑借其卓越的性能和實用性，已成為行業(yè)內(nèi)的標桿應用。

2.應用定制：UAVSim 無人機仿真APP

  某無人機制造商在研發(fā)新一代無人機時，面臨復雜城市環(huán)境下的氣動仿真與飛行安全評估挑戰(zhàn)，急需一款能夠精準模擬無人機在低空復雜流場中行為的仿真軟件。

  神工坊^?團隊基于SIMFORGE HSF?“超算+AI”混合數(shù)值引擎，為其快速定制了一款高度易用、高效求解、精確可靠的無人機仿真App。該軟件提供了完整的幾何清理功能，通過自研網(wǎng)格模塊根據(jù)無人機真實工況生成自適應網(wǎng)格，并采用LBM（格子玻爾茲曼方法）求解器，實現(xiàn)了對旋翼機體在各類風場條件下的高精度數(shù)值仿真。軟件界面設計簡潔直觀，操作門檻低，產(chǎn)品經(jīng)理也能快速上手完成仿真任務。

3.應用定制：“風神NF3”數(shù)字孿生風洞

  隨著裝備研制技術發(fā)展，飛行器適航風洞驗證需求旺盛。傳統(tǒng)物理風洞試驗雖具備高置信度，但存在周期漫長產(chǎn)能不足、排期擁堵（常以年計）、單次試驗成本高昂、縮比模型難以完全復現(xiàn)真實流場等瓶頸，嚴重制約了研發(fā)效率。高端裝備研發(fā)側急需一種能夠快速反饋、精度可比肩物理試驗的數(shù)字化驗證手段，以支撐高頻次的設計迭代。

  神工坊^?針對上述困境及需求，依托“超算+AI”混合數(shù)值引擎基座及數(shù)字孿生實驗設施產(chǎn)品生態(tài)，完成了“風神NF3”數(shù)字孿生風洞研發(fā)，實現(xiàn)了“虛實融合”的高效驗證。綜合測算顯示，引入“風神NF3”數(shù)字孿生風洞，可縮短研制周期62.2%，降低相關試驗費用65.2%。

04 結語

  從破解城市低空湍流風險、保障飛行器安全起降，到優(yōu)化航線能耗、提升物流運營效率，智慧風場仿真技術為低空經(jīng)濟提供了從“被動避險”轉向“主動增效”的科學范式。

  在國家大力發(fā)展低空經(jīng)濟的戰(zhàn)略指引下，神工坊?將依托“超算+AI”混合數(shù)值引擎、數(shù)字孿生試驗設施、SimForge?高性能仿真云平臺三大核心產(chǎn)品，讓風場仿真更高效地嵌入航線規(guī)劃、起降場選址、適航認證等核心環(huán)節(jié)，推動構建“風場感知—氣動仿真—航線優(yōu)化”的技術閉環(huán)，為構建安全、高效、綠色的低空飛行生態(tài)奠定數(shù)字基座。

參考資料：

[1] X. Chen, J. Zhang, and Y. Li, "Urban wind-aware path planning for unmanned aerial vehicles using computational fluid dynamics," Chinese Journal of Aeronautics, vol. 36, no. 8, pp. 245–258, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.cja.2023.05.012.

[2] Lian, F., Li, B., Yang, Q., Zhu, H., & Du, D. (2025). WA-LPA*: An Energy-Aware Path-Planning Algorithm for UAVs in Dynamic Wind Environments. Drones, 9(12), 850. https://doi.org/10.3390/drones9120850

[3] 伏薇，李茂善，陰蜀城，等，2022. 西風南支與高原季風環(huán)流場下青藏高原大氣邊界層結構研究［J］. 高原氣象，41（1）：190-203.

[4] 鐘若嵋, 廖小罕, 徐晨晨, 文小航. 2021: 京津冀地區(qū)無人機低空航路氣象環(huán)境模擬研究. 氣象科技進展, 11(4): 147-155. DOI: 10.3969/j.issn.2095-1973.2021.04.021

[5] J. Gao, X. Liu, Y. Xia, S. Shang, T. Pang and B. Yang, A Wind-Aware Path Planning Method for UAVs in Urban Environments, 2026 2nd International Conference on Electrical Automation and Artificial Intelligence (ICEAAI), Guangzhou, China, 2026, pp. 1-4, doi: 10.1109/ICEAAI68945.2026.11442519.