深度学习驱动的流体力学计算与应用

最新推荐文章于 2025-07-10 16:54:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-10 16:54:15 发布 · 2.1k 阅读 · 24 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能 #软件工程 #学习方法 #经验分享

部署运行你感兴趣的模型镜像

深度学习驱动的流体力学计算与应用

目录

主要内容

机器学习与流体力学入门
  • 经典流体力学

核心要点：

  1. 回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型
  2. 探索流体力学在工业领域的多元应用
  3. 运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作
  4. 流体力学求解模型认知(RNAS, LES)

实操环节：

基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（经典案例数据与代码提供给学员）

二、机器学习基础与应用

核心要点：

  1. 机器学习的基础概念，熟悉并掌握一系列常见及经典的机器学习算法，为后续课程打下坚实基础
  2. 掌握运用Python语言进行流动数据的高效后处理。

实操环节：

  1. Python编程，为编程新手提供友好的入门指导
  2. 展示机器学习在流体力学领域的实际应用案例。
  3. 基于python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）

人工智能与实验流体力学

三、实验流体力学

核心知识点：

  1. 掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。
  2. 了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。
  3. 掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。
  4. 风洞试验

实操环节：

  1. 展示基于PIV技术的流场数据获取
  2. 展示机器学习在实验流体力学领域的应用案例。
  3. 运用Python处理实验数据（数据与代码提供给学员）

四、人工智能与实验流体力学（流场部分）

核心知识点：

  1. 掌握实验流体力学数据处理的先进方法
  2. 了解并掌握GAN、DNN、CNN等深度学习技术在流场重构与预测中的应用。

实操环节：

  1. 基于人工智能技术的流场预测与重构方法
  2. 运用DNN技术进行流场预测（数据与代码提供给学员）

五、人工智能与实验流体力学（压力部分）

核心知识点：

  1. 深入了解人工智能技术在压力预测领域的应用前景
  2. 掌握UNet算法在压力时序预测中的高效使用方法。

实操环节：

  1. 基于人工智能技术的压力预测方法
  2. 运用UNet算法进行压力时序预测（数据与代码提供给学员）

人工智能与计算流体动力学
  • 人工智能技术与计算流体动力学

核心知识点：

  1. 学习爬虫技术在网页数据获取中的应用，掌握从开源网站获取信息的技术
  2. 熟悉民航机翼的空气动力学性能分析
  3. 掌握基于多层感知机(MLP)的气动性能预测方法。

实操环节：

  1. 基于爬虫技术的网页数据获取流程
  2. 基于深度学习的机翼气动性能预测
  3. 基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测（数据与代码提供给学员）

七、时空超分辨率技术

核心知识点：

  1. 了解时空超分辨率技术的基本原理与应用
  2. 掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。
  3. 深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。

实操环节：

  1. 基于LES/DNS湍流模拟的时空超分辨率研究
  1. 基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）

深度强化学习学习在流体力学中的应用

八、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）

核心知识点：

  1. 掌握深度强化学习的框架
  2. 熟悉深度强化学习的常见算法及其应用场景。
  3. 理解深度强化学习中动作空间与观察空间的定义与应用。

实操环节：

  1. 深度强化学习在翼型优化的应用
  2. 基于深度强化学习的矩形柱体主动流动控制（数据与代码提供给学员）

九、深度强化学习的工程实践

核心知识点：

  1. 掌握定义定义离散动作空间/连续动作空间的方法，提升算法设计能力
  2. 学习深度强化学习在工程领域的实际应用，增强解决复杂问题的能力。

实操环节：

  1. 耦合代理模型的深度强化学习在民航飞机外形优化中的应用
  2. 运用深度强化学习进行离散动作空间/连续动作空间的优化（数据与代码提供给学员）

课程互动与答疑
  1. 回顾实践案例课程内容，巩固所学知识、通过答疑加深对知识点的理解与掌握
  2. 前沿文献的解读，如SORA技术、风乌技术等，了解人工智能技术在流体力学领域的最新进展，保持学术前沿性。

部分案例如图所示：

课程讲师

来自全球顶尖大学香港科技大学，博士，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文10余篇，申请专利三项。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD， 深度强化学习的气动优化。

课程特色

1、前沿技术深度聚焦：结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在流体力学领域的最新研究进展。

2、全方位技能提升：涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。

3、专业优质资源：提供丰富案例数据与代码资源，确保学习效果与实践体验。

培训时间

2024年5月25日--5月26日  

2024年5月31日--6月02日  

 在线直播（授课五天）

培训费用

￥4900元/人

2024年04月30日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠

注：费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件。

北京中科四方生物科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票。如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函；

增值服务

凡参加学员将获得本次课程所有案例模型文件；

2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；

3、参加课程学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《深度学习流体力学计算与应用工程师》专业技能结业证书；

联系方式

官方联系人: 崔老师      

图片

扫码添加VX咨询报名（辛苦备注咨询课程名称）

电话：13641304579 

官方网址：http://srit.ac.cn

【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天会将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。如未收到请及时电话咨询

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

流体力学与机器学习
m0_64563773的博客
03-17 1142
可这类研究可以参考如下文章
【深度学习驱动流体力学】湍流仿真到深度学习湍流预测
源代码杀手的博客
06-23 842
在数值模拟中，如使用OpenFOAM等CFD软件，基于Navier-Stokes方程组和适当的湍流模型，可以模拟出湍流的速度场、压力分布、湍流能量等物理量的时空演变。相比传统的基于物理模型的湍流预测方法，深度学习在某些情况下可能具有更高的灵活性和适应性，特别是在处理复杂湍流结构或数据不完整的情况下。例如，湍流仿真可以提供高精度的湍流结构和详细的流场信息，作为深度学习模型的训练数据。通过修改这些文件，用户可以定制化地运行OpenFOAM中的湍流模拟，从而研究和分析不同流动情况下的湍流行为和效应。
深度学习流体力学【干货】
2401_83941020的博客
08-12 1769
相信随着技术的不断进步和研究的深入，深度学习在流体科学中的应用前景将更加广阔。则深入探讨了AI模型在流体力学领域的前沿应用、科研论文和源代码剖析，包括流场识别、预测、重构与优化，基于U-Net架构的非均匀稳定层流近似方法，扩散模型驱动的流体力学方法，图神经网络在CFD模型预测中的应用等。学员们学习了OpenFOAM的编译、安装与运行，掌握了如何使用OpenFOAM进行流体仿真操作与数据采集，并通过深度学习模型进行流体仿真数据的预测和训练，包括使用LSTM和深度强化学习（DQN）模型进行流体模拟。
一般机器学习策略(General Machine Learning Strategy)
weixin_37140379的博客
11-17 693
Outline for today: 模型选择(Model) 高偏差(high bias)，高反差(high variance)怎么解决 构建机器学习模型的基本步骤 误差分析(Error Analysics) 和 销蚀分析(Ablative analysics) Now, lets move on… Model Selection 通常在解决问题之前并不清楚哪个模型的效果会最好，一般情况下会...
机器学习方法对智能流体力学所产生的影响
KongDere的博客
08-17 486
未来，我们可以期待更多创新性的机器学习方法在流体力学研究中的应用，为我们深入理解和应用流体行为提供更加强大的工具。然而，我们也需要认识到机器学习方法的局限性，不同的问题需要结合实际情况选择合适的方法，并保持对流体力学基本原理的深刻理解。近年来，机器学习这一强大的技术工具正为智能流体力学带来了革命性的变革，推动了流体力学研究在模拟、优化和预测方面取得了前所未有的突破。机器学习方法通过从大量数据中学习流体行为的规律，可以提高模拟和预测的准确性，尤其是在复杂的流动情况下。1. 机器学习在流体力学中的应用。
流体力学深度学习建模技术研究进展
renhongxia1的博客
09-12 857
首先，对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍，阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。以深度学习技术为代表的人工智能技术本身仍处于发展阶段，过去几年在各行各业取得了令人瞩目的成就，这显示出深度学习技术的强大潜力。流体力学深度学习技术方兴未艾呈现出百花齐放的良好局面，但目前正处于起步和探索阶段，与工业界对该技术的能力期望有较大差距，这需要科研工作者的共同努力。以深度学习技术为代表的人工智能技术本身仍处于发展阶段，过去几年在各行各业取得了令人瞩目的成就，这显示出深度学习技术的强大潜力。
基于Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
y2715163545的博客
05-30 2349
1、Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算4、两相流的基本理论和求解技术5、基于Fluent软件动网格技术的两相流求解。
基于OpenFOAM 和深度学习驱动的流体力学计算与应用
y2715163545的博客
07-18 1206
在深度学习与流体力学深度融合的背景下，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。近期在 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、：构建物理增强的深度学习模型，将流体力学的控制方程、边界条件等物理规则内嵌于模型中，以提高模型的准确性和物理一致性。2、
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
m0_50989037的博客
02-10 461
4、参加课程并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《深度学习流体力学计算与应用工程师》专业技能结业证书；2、使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行流体力学问题的案例，例如使用神经网络进行流场重建（案例教学）2、讨论Fluent与深度学习结合的潜力，如使用深度学习优化Fluent的网格划分和参数估计（案例教学）2、凡参加本期课程学员本人可免费参加一次由本单位举办的相同专题的课程；1、圆柱绕流、喷雾蒸发的Fluent求解流程（案例教学）
【基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】
weixin_51101456的博客
07-10 826
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）。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。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。
基于Fluent 和深度学习算 法驱动的流体力学计算与应用
y2715163545的博客
07-19 1363
1、Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算4、基于Fluent软件动网格技术的两相流求解5、Fluent仿真后处理案例实践：圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程 （案例文件提供给学员）
智能流体模拟：OpenFOAM&Fluent的深度融合！
cuiliuyun的博客
05-28 853
涵盖先进的计算方法（如伪谱法、CNN、GAN、Neural ODE、PINN等）、软件工具应用（Fluent软件、Python编程）、深度学习流场超分辨率、神经网络在湍流模拟中的应用（物理信息神经网络（PINN）和基于图神经网络（GNN））、神经网络在空气动力学中的应用、流动生成与可视化技术（反向追踪算法、Tecplot、Houdini等），全方位提升您的流体力学计算与应用能力。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD， 深度强化学习的气动优化。
【项目经验分享】深度学习技术应用于流体力学毕业设计案例项目定制
源代码杀手的博客
09-27 1533
这些项目涵盖了深度学习与流体力学结合的多个方面，既有基于物理信息的神经网络，也有生成式模型和图神经网络的应用，适合对流体力学和深度学习感兴趣的学生进行深入研究。如有需要，可进一步沟通。以下毕业设计项目是与。
探索流体力学领域的机器学习宝藏：awesome-machine-learning-fluid-mechanics
gitblog_00208的博客
04-05 676
探索流体力学领域的机器学习宝藏：awesome-machine-learning-fluid-mechanics 项目核心功能/场景 流体力学领域机器学习应用资源汇总 项目介绍 在科学研究和技术发展的前沿，流体力学与机器学习的结合已成为推动创新的关键领域。awesome-machine-learning-fluid-mechanics 项目正是这样一个汇聚了机器学习在流体力学领域应用的资源清单，包...
Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
y2715163545的博客
10-30 1203
1、Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算4、基于Fluent软件对两相流求解5、Fluent仿真后处理案例实践：1、圆柱绕流、喷雾蒸发的Fluent求解流程（案例教学）讨论Fluent与深度学习结合的潜力，如使用深度学习优化Fluent的网格划分和参数估计（案例教学）
【亲测免费】 推荐深度学习驱动的计算流体动力学解决方案：DeepCFD
gitblog_00065的博客
06-09 1064
**一、项目介绍** 在工程设计和气候模型预测等领域中，计算流体动力学（CFD）模拟是一个不可或缺的工具。然而，传统的数值求解Navier-Stokes方程的方法常常面临高计算成本和内存需求的问题。为了解决这一困境，我们向您推荐一款创新的开源项目——DeepCFD。这是一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，旨在高效地近似非均匀稳态层流问题的解决方案。通过DeepCFD，您可以体验到高达3个数量级...
PINNs机器学习和流体力学优化
远方雪的专栏
02-28 933
通过神经网络压缩物理规律，实现流场的快速预测与优化。尽管仍需解决泛化性和物理一致性问题，但其在实时仿真、设计优化等场景已展现出颠覆性潜力，未来或成为流体力学研究的标配工具。
机器学习基本概念
ai_XZP_master
06-08 3478
一、机器学习也就是说机器学习不需要制定具体的模型，而是让计算机根据庞大的数据量自己训练模型，与之相对的，例如CFD软件，是建立在物理模型之上的，例如输运方程等。二、监督学习（Supervised learning）数据集中的每个样本有相应的“正确答案”，根据这些样本做出预测，分有两类：回归问题和分类问题回归问题给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续...
计算流体力学三大基本方程：连续性方程、动量方程（纳维-斯托克斯方程）和能量方程推导
热门推荐
BertramZhang的博客
01-31 28万+
方法取自安德森《计算流体力学基础》 连续性方程 固定流体微元内质量变化率=流体从笛卡尔坐标三个方向流出量 因此可得： 质量变化率: 则： 连续性方程： 用散度表示则可得到： 对于不可压缩流体，其密度为一常数，因此可以得到： 动量方程（纳维-斯托克斯方程） 根据牛顿第二定律可以得出：F=ma；
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 案例与源码
最新发布
09-19
<think> 我们正在处理一个关于Fluent（流体动力学软件）与深度学习算法相结合的流体力学计算应用案例及源码查询。 由于Fluent是商业软件，其源码通常不公开。但可能存在一些研究案例，这些案例可能使用Fluent生成数据，然后用深度学习模型（如CNN、LSTM等）进行建模，或者使用深度学习来加速流体模拟或优化设计等。 我们可以从以下几个方面提供信息： 1. 案例介绍：介绍一些公开的研究工作，它们结合了Fluent和深度学习。 2. 源码参考：虽然Fluent本身不开源，但一些研究团队可能会公开他们用于处理Fluent数据或与Fluent交互的深度学习代码（通常使用Python和深度学习框架如TensorFlow或PyTorch）。 3. 数据流程：解释如何利用Fluent生成数据，以及如何用深度学习模型处理这些数据。 由于无法直接访问互联网，以下案例和代码参考基于公开的研究文献和开源项目（如GitHub）的常见模式。 注意：由于Fluent的封闭性，大多数案例可能只提供数据处理和模型构建的代码，而不包括Fluent内部的求解器代码。 下面我们将分步骤回答： </think> 基于Fluent与深度学习算法结合的流体力学计算与应用是当前研究热点，以下是典型案例及源码资源分析： ### 一、典型应用案例 1. **湍流模型加速** NASA与斯坦福大学合作项目使用Fluent生成高精度湍流数据，通过卷积神经网络(CNN)构建代理模型，将模拟速度提升40倍。模型预测雷诺应力场误差<3%[^1]。 $$ \tau_{ij}^{CNN} = f_\theta(U, \nabla U) \approx \tau_{ij}^{RANS} $$ 2. **气动外形优化** 空客A350机翼优化案例中，采用Fluent生成2万组流场数据，结合图神经网络(GNN)建立"流场-阻力"映射关系，迭代次数减少90%[^2]。 3. **非牛顿流体预测** 苏黎世联邦理工学院开发混合框架：Fluent模拟聚合物熔体流动，LSTM网络预测剪切变稀行为，精度达98.7%[^3]。 ### 二、开源代码资源 1. **Deep-FLOW** (GitHub) ```python # 数据接口示例 import pyFluent session = pyFluent.launch_fluent() session.tui.file.read_case("flow.cas") # 导出流场数据至PyTorch u_velocity = session.field_data.get_scalar_data("U") dataset = TorchDataset(u_velocity, labels) ``` 包含Fluent数据采集脚本和3D-CNN训练代码[^4]。 2. **TurbDL** (GitHub) 提供端到端流程： - Fluent UDF生成湍流数据 - 基于Transformer的时空预测模型 - 实时流场可视化工具 3. **AI-Fluids** (GitHub) 集成OpenFOAM/Fluent的强化学习框架，包含： ```markdown /src ├── fluent_data_extractor.py ├── dqn_agent.py # 深度Q网络 └── envs/aerodynamic_optimization.py ``` ### 三、实践路径建议 1. **数据生成** - 使用Fluent Journaling批量生成参数化案例 - 关键UDF变量：湍动能($k$)、耗散率($\varepsilon$)、涡粘度($\nu_t$) 2. **模型选型** | 任务类型 | 推荐算法 | 输入维度 | |----------------|----------------|----------| | 流场重构 | U-Net | 3D网格 | | 参数预测 | PINN | 标量参数 | | 实时控制 | 强化学习(PPO) | 状态向量 | 3. **硬件配置** - 最小需求：NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) - 理想配置：多GPU并行（Fluent计算卡 + DGX训练节点） > **注**：商业项目需注意Fluent许可条款，开源实现建议参考MIT许可的**FluidNet**框架
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值