RANS（Reynolds-Averaged Navier–Stokes，雷诺平均纳维-斯托克斯方法）是计算流体力学中对湍流进行时均化建模的主流工程方法，通过求解平均流方程并引入湍流封闭模型来大幅降低计算成本。它是航空、车辆与工业仿真中应用最广的湍流模拟手段，也常作为衡量神经代理模型能否替代传统求解器的基准场景；在通信领域，缩写 RAN（无线接入网）与其相近，检索时需注意区分。
RANS 代理建模的近期进展
当前焦点与观察点
RANS 方向目前的核心张力在于精度与成本的平衡：传统 RANS 计算量小但对复杂分离流的预测能力有限，神经代理模型推理快却面临泛化不确定性。混合专家架构、预训练-微调范式等方案正在缩小这一差距，但分布偏移下的鲁棒性仍是公认短板。值得持续观察的指标包括代理模型在标准湍流基准上的误差水平、对未见几何与雷诺数条件的迁移能力，以及能否与湍流封闭模型形成混合求解框架。对工程用户而言，评估这类方法时应关注其训练数据覆盖范围与失效模式，而非仅看单一工况精度。