机器学习与【流体力学】相关应用

机器学习（ML）在流体力学领域的应用正逐渐成为研究热点，它在复杂流动模拟、优化设计、流动控制以及数据驱动的建模中展现出巨大的潜力。以下是一些具体的应用场景：

1. 流体模拟与预测

湍流建模：湍流是流体力学中最复杂的问题之一。传统的湍流模型（如RANS和LES）虽然有效，但计算成本高。机器学习可以通过训练深度神经网络（如卷积神经网络、长短期记忆网络等）来预测湍流的特征，从而降低计算成本。
降维和加速模拟：将高维的流场数据通过自编码器等方法降维，减少计算量，同时保持模拟精度。机器学习还能用于替代部分数值计算步骤（如Poisson求解），加速整体模拟过程。

2. 数据驱动的流体建模

替代模型：通过数据驱动的方法（如高斯过程回归或神经网络），构建流体力学现象的替代模型。可以在不进行复杂数值模拟的情况下，快速得到近似解。
未知物理规律的发现：通过分析大量实验数据，机器学习有助于揭示某些复杂流体现象背后的物理规律，比如多尺度流动、复杂边界条件下的流动特性等。

3. 流动控制与优化 

主动流动控制：利用机器学习算法（如强化学习）优化控制策略，实现对流动的实时调节。例如，通过调整壁面喷流或者翼型表面的动态形变来降低阻力或增加升力。
形状优化设计：通过结合机器学习和传统的数值优化方法，可以在多维设计空间中快速找到最佳形状，应用于航空航天、船舶等领域的翼型或船体优化。

4. 实验和数值模拟数据的融合 

数据同化：机器学习可以将实验数据与数值模拟数据融合，提高流场预测的精度和可靠性。
数据校正：通过将实验数据作为参考，使用机器学习校正数值模拟中的误差，提高模拟结果的精度。

5. 不确定性量化 

在流体力学的模拟和预测中，不确定性量化（UQ）是一个重要问题。机器学习能够有效处理来自模型参数、边界条件和初始条件的不确定性，提供更可靠的预测结果。

6. 流体力学与多学科耦合分析 

流体力学常与结构、热力学等其他物理场耦合分析。机器学习可以用于处理这些复杂耦合问题，优化多学科设计流程。

其中湍流是流体动力学中的一种流动状态，通常表现为流体的混乱、无规则和复杂的运动。与层流相比，湍流具有更高的动能和更大的流动速度变化，流体在湍流状态下会产生涡旋、漩涡和不规则的流线。以下是一些关于湍流的关键特征：

1、不规则性：湍流流动中，流速和压力会随着时间和空间而剧烈波动，难以预测。

2、涡旋结构：湍流通常包含许多大小不一的涡旋，这些涡旋不断相互作用和转化。

3、混合效应：湍流能够更有效地混合流体中的成分，例如热量、污染物和化学物质。

4、雷诺数：湍流的形成通常与雷诺数有关，雷诺数是流体流动的惯性力与粘性力的比值。雷诺数高于某个临界值时，流动往往转变为湍流。

处理湍流走势的机器学习模型有多种选择，以下是一些常用的模型和方法：

1. 回归模型：

   - 线性回归：用于预测流体的速度和压力等连续变量。

   - 岭回归和Lasso回归：可以处理高维数据并进行特征选择。

2. 时间序列分析：

   - ARIMA模型：适用于对湍流数据的时间序列预测。

   - LSTM（长短期记忆网络）：适合捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

3. 监督学习：

   - 随机森林：可用于分类和回归，处理复杂的非线性关系。

   - 支持向量机（SVM）：可用于分类和回归，适合处理小样本数据。

4. 无监督学习：

   - 聚类算法（如K-means、DBSCAN）：用于识别不同的流动模式或流动状态。

   - 主成分分析（PCA）：用于降维和特征提取，帮助识别重要的流动特征。

5. 深度学习：

   - 卷积神经网络（CNN）：可以处理流场的空间特征，适合图像或网格数据。

   - 生成对抗网络（GAN）：用于生成和模拟湍流数据。

6. 强化学习：

   - 用于动态系统控制和优化，适合在流体动态中进行决策。

7. 物理知识驱动的模型：

   - 数据驱动的物理模型：结合机器学习和物理方程（如Navier-Stokes方程），用于更准确地预测湍流行为。

目前的开源数据集：Johns Hopkins Turbulence Database等.....

 目前有哪些应用成果？