NeuralOperator项目中GINO车体CFD模拟结果差异分析与解决方案

问题背景

在基于神经算子的CFD模拟研究中，GINO（Geometry-Informed Neural Operator）模型被广泛应用于车体绕流等复杂流体力学问题的求解。近期有研究人员在使用NeuralOperator官方代码库中的车体CFD训练脚本时，发现模型性能与论文报告结果存在显著差异。

现象描述

研究人员在完全按照论文参数设置（100训练周期、32分辨率、500训练样本和111测试样本）的情况下运行代码，观察到：

• 论文报告结果：训练误差6.37%，测试误差7.12%
• 本地运行结果：训练误差4.76%，测试误差68.9%

这种测试误差的显著差异表明模型可能存在过拟合或数据预处理问题。

根本原因分析

经过项目维护团队排查，发现问题出在数据集的网格顶点选择逻辑上。在CarCFDDataset类的实现中，原始代码错误地选择了需要移除的网格顶点，导致：

1. 训练和测试时使用了不一致的网格采样策略
2. 输入数据的几何表示与物理场对应关系出现偏差
3. 模型在训练时学习到了错误的几何-物理映射关系

解决方案

项目团队已通过以下方式修复该问题：

1. 修正了网格顶点的选择逻辑
2. 确保了训练和测试阶段的数据预处理一致性
3. 更新了数据加载器的实现细节

对CFD模拟研究的意义

这一修复对于基于神经算子的CFD研究具有重要意义：

1. 保证了研究结果的可复现性
2. 提高了模型在真实场景中的泛化能力
3. 为后续的几何感知神经算子研究提供了可靠的基础

实践建议

对于使用GINO进行CFD研究的研究人员，建议：

1. 始终使用最新版本的代码库
2. 在对比实验结果时，仔细检查数据预处理流程
3. 对关键的几何处理步骤进行可视化验证
4. 建立完善的基准测试流程

该问题的解决体现了开源社区协作的优势，也提醒我们在使用复杂神经网络模型时需要关注实现细节对最终结果的影响。