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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：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：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：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：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：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。
专题一
(直播4天)
（详情内容点击上方名称查看）
2025年07月18日-07月20日
2025年07月26日-07月27日
在线直播（授课五天）
专题二
(直播4天)
（详情内容点击上方名称查看）
2025年07月05日-07月06日
2025年07月12日-07月13日
在线直播（授课四天）
专题三
(直播4天)
基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术
（详情内容点击上方名称查看）
2025年07月05日-07月06日
2025年07月12日-07月13日
在线直播（授课四天）
专题四(直播3天)
2025年07月26日-07月28日
在线直播（授课三天）
Fluent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。
水泥基复合材料讲师
由来自全国知名高校教授/博导，国家级青年人才带领团队讲授。长期从事机器学习与智能复合材料与结构的研究与开发，近两年以第一/通讯作者发表SCI论文20余篇，包括多个中科院一区TOP期刊发表高水平论文。发表论文谷歌引用次数超过3000次，h-index为27。团队导师担任省内力学学会理事、SCI期刊Nano Materials Science和Buildings青年编委和Frontiers in Materials客座编辑，以及超过70个SCI期刊的长期审稿人。
AI复合材料讲师
讲师来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，计算力学博士，以第一作者于Composites Science and Technology、CMAME、CS等TOP期刊发表论文多篇，授权发明专利3项。
主要研究方向：深度学习加速的FEA、多尺度分析方法、结构逆向设计等。
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