fluent流体力学计算与应用

在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。

目前在 Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：

1、 物理模型与深度学习的融合： ：研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体力学问题的预测准确性和计算效率。

2、复杂流动模拟： 复杂流动模拟：利用深度学习技术对复杂流动现象进行模拟和分析，包括湍流、多相流、非牛顿流体等，以揭示流动的内在规律。

3、数据驱动的流体力学研究： 数据驱动的流体力学研究：通过收集和分析大量的流体力学实验和计算数据，使用深度学习模型来识别流动特征和预测流动行为。

4、流场智能分析： 流场智能分析：开发智能算法对流场数据进行分析，以识别流动结构、预测流动分离和过渡等现象，提高流动控制和优化的能力。

5、流体力学中的不确定性量化： 流体力学中的不确定性量化：应用深度学习技术对流体力学中的不确定性进行量化和分析，以提高预测的可靠性。

6、流体力学中的优化问题： 流体力学中的优化问题：利用深度学习进行流体力学中的优化问题研究，包括形状优化、流场控制优化等，以实现更优的流体动力学性能。

适用人群：

流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。

基于Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

讲师：

来自国家“985 工程”重点高校，主要从事物理和数据驱动的力学建模仿真研究，近年来发表 SCI 论文 15 篇，授权三项发明专利。研究方向包括：计算流体力学、流体力学中的机器学习方法、数据驱动的计算力学、有限元方法等。

课程特色：

1. 交叉融合：CFD 工具 + AI 前沿技术

无缝衔接传统与新兴方法：从 Fluent 软件实战到深度学习算法（CNN、GANs、Neural ODE、PINN），系统讲解如何利用 Fluent 生成数据驱动 AI 训练（如流场超分辨、特征提取）。

覆盖完整技术链：包含数据预处理（PCA/SVD 降维）、模型构建（Pytorch 实现）、物理约束嵌入（PINN）、结果可视化（Tecplot）全流程。

2. 前沿 前沿 I AI 技术聚焦流体力学应用

物理信息驱动：重点教授物理融合神经网络（PINN）和神经常微分方程（Neural ODE），将流体控制方程嵌入网络损失函数，提升模型物理可信度与数据效率。

创新场景实战：GANs 提升流场分辨率、基于 CNN 的圆柱绕流预测、JAX-PINN 求解复杂流场（如机翼绕流）、哈密顿神经网络守恒律建模等等。

3. 双轨并重：理论推导 双轨并重：理论推导 + 工业级案例实操

基础理论扎根：从流体方程（N-S 方程、傅里叶分析）到 AI 第一性原理（感知机、优化算法、卷积定义），夯实数理基础。

案例贯穿：传统 CFD 案例，CFD 数据降维案例，CFD 数据导出制作 AI 数据及训练、神经网络求解微分方程问题、神经网络流场信息预测、物理融合神经网络湍流模拟等前沿应用案例。

4. 紧贴科研与工程痛点 紧贴科研与工程痛点

解决实际瓶颈：针对 CFD 计算成本高、复杂流场解析难等问题，提供 AI 加速方案（如超分辨模型、PINN 替代仿真）。

工具链整合：融合工业标准软件（Fluent、Tecplot）与开源 AI 生态（Python/Pytorch/JAX），提升成果落地能力。

“ 传统 CFD 工业软件× 深度学习前沿算法× 物理机理约束”三维融合，通过 20+ 案例，培养学员利用 AI 突破流体力学计算瓶颈的能力，适用于 航空航天、能源动力、船舶水利等领域高效研发。

公众号：科研硕博

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