fluent流体力学专题

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。

这些研究性成果不仅推动了流体力学领域的科学发展，也展示了深度学习技术在解决复杂流体动力学问题中的潜力。为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在流体力学领域应用的技术掌握，北京软研国际信息技术研究院特举办本次专题培训会议，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

一、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。

fluent流体力学

国家“985工程”重点高校工程系教授，主要从事流体力学和数据驱动的建模仿真研究，近年来发表SCI论文30余篇，授权2项发明专利，出版英文学术专著一部，并且担任五个国际期刊编委。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、多相流动与传热传质等。

一、课程特色：

1、前沿技术融合：结合了传统的流体力学理论与最新的深度学习技术，提供了一个跨学科的学习平台，让学员能够掌握如何将现代AI技术应用于传统工程领域。

2、实战案例驱动：通过丰富的案例实践，如Matlab编程、TensorFlow或PyTorch框架应用，以及Fluent软件的操作，让学员在实际操作中学习和掌握理论知识。

3、深度学习与流体力学的深度结合：特别强调了深度学习在流体力学问题中的应用，如流场重建、网格划分优化等，这些内容能够帮助学员在流体力学领域实现技术突破。

4、全面的技术栈覆盖：从基础的线性代数、数据处理，到复杂的人工智能理论和优化方法，再到残差神经网络和卷积神经网络应用，培训内容覆盖了从基础到高级的多个技术层面。

5、物理融合神经网络（PINN）的应用：介绍了物理融合神经网络在湍流模拟中的应用，这是一种将物理定律嵌入到神经网络架构中的创新方法。

6、强化学习在流动控制中的应用：提供了强化学习在流动控制中的实际应用案例，如2D卡门涡街的流动控制，这是流动控制领域的一个新兴研究方向。

7、不确定性量化分析：通过UQnet和PI3NN方法，教授学员如何对预测结果进行不确定性分析，这对于提高模型的可靠性和预测精度至关重要。

公众号：科研硕博

网页链接​

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删