深度学习作为一种新兴的机器学习技术，为流体科学的研究提供了新的思路和方法。通过对大量数据的学习和分析，深度学习模型可以自动提取特征和模式，为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而，深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战，需要进一步研究和探索。未来，深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向，多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。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。
目标
深度学习在流体力学中的应用案例分析：分析深度学习在流体力学中的流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等方面的应用案例，深入了解其实际应用场景。
实践项目：包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等实践项目，通过动手操作，加深对深度学习与流体力学理论的理解，并培养实际问题解决能力。
每天规划
第一天的课程重点在于深度学习与流体力学基础知识的构建，为后面四天的培训内容打好基础。同时还回顾了深度学习的基本概念及其网络架构，包括全连接神经网络（FCNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和深度强化学习（DQN）。学员们通过实际案例实践，学习如何从数据处理到模型预测的全过程，并掌握了经典流体力学的基本方程及其在工业领域中的应用。
第二天聚焦于计算流体力学与人工智能的实际结合。探讨了数据驱动方法与传统CFD的区别，并深入介绍了Python在CFD数据处理中的应用。课程还涵盖了机器学习在CFD中的应用，包括有限体积的数值模拟和相干结构案例分析，以及如何利用物理信息神经网络（PINNs）解决Navier-Stokes方程等复杂问题。
第三天的培训内容专注于基于OpenFOAM的流体力学仿真和深度学习驱动的应用。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。
第四天的课程将焦点转向了ANSYS Fluent与深度学习的结合。介绍了ANSYS Fluent的安装与使用，以及如何利用Python与Fluent进行交互。学员们学习了ANSYS Fluent流体仿真数据的采集、生成与特征提取，并通过实际案例掌握了基于深度学习的ANSYS Fluent流体力学仿真应用。
第五天则深入探讨了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。课程还涵盖了如何在HPC上耦合强化学习与CFD进行分布式联合仿真，提供了使用去噪扩散概率模型进行翼型流动模拟的不确定性替代模型等前沿技术和实际操作的指导。
第一天：深度学习与流体力学基础
免费提供给学员的资料：案例文件+数据+源代码+部分核心代码中文注释
核心要点：
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了解深度学习的基本概念和网络架构：帮助学员建立扎实的理论基础，掌握各类神经网络的核心原理。
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深度学习案例实践：通过实际案例，指导学员从数据准备到模型预测的完整流程。
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经典流体力学理论复习：温习和巩固流体力学的基本方程和求解方法，增强对流体力学的理解。
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深度学习与流体力学结合案例分析：通过实际案例，展示深度学习在流体力学中的应用，激发学员的兴趣。
课程目录：
1.深度学习基本概念与网络架构
回顾深度学习与深度学习框架
有监督与无监督学习
全连接神经网络（FCNN）
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
长短期记忆网络（LSTM）
生成对抗网络（GAN）
深度强化学习（DQN）
2.深度学习案例实践
确定目标和问题定义
数据准备与处理：收集相关的数据集，数据增强，数据划分
选择合适的模型架构：结合应用场景进行选取和自定义；
模型设计、定义损失函数和优化器
模型评估、调优和测试；
从数据处理到模型预测；
3.经典流体力学
经典流体力学理论复习
流体力学基本方程
NS方程的基本求解方法
流体力学在工业领域的应用
流体力学仿真工具及应用
流体力学算法求解
深度学习与流体力学结合案例分析
第二天：计算流体力学与物理信息神经网络模型
免费提供给学员的资料：案例文件+数据+源代码+部分核心代码中文注释
核心要点：
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数据驱动方法与传统CFD的区别与联系：帮助学员理解数据驱动方法在CFD中的应用和优势。
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Python语言的CFD数据处理方法：学习Python在CFD数据处理中的应用，掌握数据处理与特征提取技巧。
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计算流体动力学中的机器学习应用：探讨机器学习在CFD中的具体应用，提升学员的实践能力。
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物理信息神经网络(PINNs)应用：深入学习PINNs的原理与应用，了解其在解决流体力学问题中的潜力。
课程目录：
1.数据驱动方法
数据驱动与传统CFD的区别与联系
Python语言的CFD数据处理方法
超参数选择与调优方法
特征选择与降维技术
数据处理与输入输出的代码实现
深度学习求解数值CFD
2.计算流体动力学中的机器学习
CFD机器学习处理方法
CFD有限体积的数值模拟
CFD离散与连续预测案例分析
CFD相干结构案例分析
流体Reduced-order建模
3.物理信息的深度学习应用
神经常微分方程(Neural ODE)
Neural ODE基本原理及应用
PINNs模型及其变种网络
PINN 求解N-S方程
PINNs数据驱动解决方案
PINNs基本原理与应用
物理信息神经网络案例分析
用于解决CFD流体动力学问题的PINNs模型
第三天：基于OpenFOAM与深度学习驱动的流体力学
免费提供给学员的资料：仿真软件+案例文件+数据+源代码
核心要点：
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OpenFOAM仿真分析基础：系统讲解OpenFOAM的安装、运行和基础操作，帮助学员快速上手。
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Paraview可视化与VTK数据处理：掌握流体仿真数据的可视化和处理技巧，提高数据分析能力。
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Python与OpenFOAM交互方法：学习Python与OpenFOAM的交互，增强模型处理和数据分析的效率。
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AI驱动的OpenFOAM流体力学仿真实战：通过实战案例，展示如何结合深度学习和OpenFOAM进行流体力学仿真。
课程目录：
1.OpenFOAM仿真分析
OpenFOAM编译、安装和运行
OpenFOAM框架剖析
paraview可视化分析方法
VTK数据处理案例分析
Python与openfoam交互方法
OpenFOAM流体力学求解器应用
2.基于AI驱动的OpenFOAM流体力学仿真实战
运用OpenFOAM仿真操作与流体力学算例剖析
OpenFOAM流体仿真数据的采集、生成与转换
OpenFOAM流体数据特征提取：获取流场与压力及其流速信息
基于OpenFOAM仿真数据和神经网络模型搭建到预测
基于OpenFOAM仿真数据和LSTM模型搭建到训练
基于OpenFOAM仿真数据和强化学习DQN模型搭建方法
基于OpenFOAM的柱体模拟案例分析
使用OpenFOAM 进行深度强化学习
第四天：基于ANSYS Fluent与深度学习驱动的流体力学
免费提供给学员的资料：仿真软件+案例文件+数据+源代码
核心要点：
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ANSYS Fluent仿真分析基础：详细介绍ANSYS Fluent的安装、运行和基本操作，打好基础。
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Python与Fluent交互方法：学习如何使用Python与Fluent进行数据交互，提高模型处理能力。
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Fluent仿真数据的生成与预处理：掌握仿真数据的生成、转换和特征提取方法，提升数据处理技能。
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AI驱动的ANSYS Fluent流体力学仿真实战：通过案例剖析，展示如何结合AI技术进行流体力学仿真，提高学员的实际操作能力。
课程目录：
1.ANSYS Fluent仿真分析
ANSYSFluent安装与运行
ANSYSFluent框架剖析
Python与Fluent交互方法
2.Ansys Fluent模拟与数据输出
Fluent简介与案例剖析
Fluent基本操作
模拟数据的生成与格式转换
数据预处理与特征提取
3.基于AI驱动的ANSYS Fluent流体力学仿真实战
运用ANSYSFluent仿真操作与流体力学算例剖析
ANSYSFluent流体仿真数据的采集与生成
ANSYSFluent流体数据特征提取
基于ANSYSFluent仿真数据的神经网络模型实现
第五天：人工智能算法在流体力中的应用
免费提供给学员的资料：案例论文+数据+源代码
核心要点：
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深度学习与流体力学的集成应用
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流场识别与预测：利用深度学习模型（如CNN、LSTM、GAN）进行流场的识别、预测和重构。应用于高精度湍流推理和扩散模型驱动的流体力学方法，以实现精确的流场分析和优化。
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UNet架构：基于UNet的深度学习方法用于处理非均匀稳定层流和流场分析，提供有效的近似和重构能力。
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先进模型与方法的应用
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物理信息神经网络：应用物理信息神经网络（PINNs）解决气泡流体力学问题，结合物理约束提高模型的准确性。
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图神经网络：使用图神经网络（GNNs）进行CFD模型预测、流体几何形状分析和流场特征提取，加速模型计算和优化。
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降阶建模与数据驱动方法
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降阶建模技术：利用深度学习方法进行降阶建模，优化流体力学模型的计算效率和精度。
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数据驱动建模：结合扩散模型和去噪扩散概率模型，进行流体力学中的不确定性替代模型，提升模拟的准确性和可靠性。
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高性能计算与分布式仿真
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HPC与分布式仿真框架：在高性能计算（HPC）环境下耦合强化学习和CFD，创建分布式联合仿真框架，提高模拟和计算的能力。
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POD与模型复杂性：使用OpenFOAM与Python设置本征正交分解（POD），分析复杂流动问题（如方形圆柱体周围的二维流动），处理模型的复杂性和计算挑战。
课程目录：
1.基于深度学习的流场识别、预测、重构与优化
流场识别与分类：利用CNN进行流场图像的识别和分类。
流场预测：进行时间序列流场数据的预测。
流场重构：进行流场的重构，提升仿真精度。
优化方法：结合深度强化学习优化流体力学模型，提高计算效率。
2.基于翼型上可压缩湍流的高精度深度学习推理
湍流模型介绍：讲解湍流模型的基本概念和计算方法。
高精度推理：通过深度学习模型实现高精度的湍流预测。
实际应用案例：分析在翼型上应用深度学习模型湍流预测的案例。
代码实现与实践：提供完整的代码实现，帮助学员上手实际操作。
3.基于扩散模型驱动的流体力学方法
扩散模型原理：详细讲解扩散模型的基本原理和应用场景。
应用案例分析：展示扩散模型在流体力学中的实际应用案例。
数据处理与建模：指导学员进行数据处理和模型构建。
代码实现与优化：提供代码实例，帮助学员实现和优化扩散模型。
4.基于U-Net架构的有效近似非均匀稳定层流的解决方法
U-Net架构介绍：讲解U-Net网络的基本原理和结构。
应用案例：展示U-Net在近似非均匀稳定层流问题中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握U-Net在流体力学中的应用技巧。
5.基于流体几何形状与流场特征的深度学习方法
几何形状与流场特征：讲解如何提取流体几何形状和流场特征。
模型构建与训练：指导学员构建和训练深度学习模型。
应用案例分析：展示几何形状与流场特征在流体力学中的实际应用。
代码实现与优化：提供代码实例，帮助学员实现和优化模型。
6.基于U-Net的深度视觉方法与流场分析
U-Net架构介绍：讲解U-Net网络的基本原理和结构。
深度视觉方法：展示深度视觉方法在流场分析中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握U-Net在流体力学中的应用技巧。
7.用于编写和训练基于图神经网络的计算流体动力学应用程序求解器
图神经网络介绍：讲解图神经网络的基本原理和结构。
应用程序求解器：展示如何编写和训练基于图神经网络的CFD应用程序求解器。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握图神经网络在CFD中的应用技巧。
代码实现与优化：提供代码实例，帮助学员实现和优化模型。
8.基于图神经网络的CFD模型预测在不同物理参数下的流场
物理参数介绍：讲解不同物理参数对流场的影响。
图神经网络应用：展示图神经网络在CFD模型预测中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握图神经网络在CFD中的应用技巧。
9.基于物理信息神经网络驱动的气泡流体力学方法
物理信息神经网络介绍：讲解物理信息神经网络基本原理和结构。
气泡流体力学应用：展示物理信息神经网络在气泡流体力学应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握物理信息神经网络在气泡流体力学中的应用技巧。
10.基于混合图神经网络的 CFD 计算模型加速流体预测
混合图神经网络介绍：讲解混合图神经网络的基本原理和结构。
流体预测应用：展示混合图神经网络在CFD计算模型加速流体预测中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握混合图神经网络在CFD中的应用技巧。
11.物理约束的 DL 方法用于在不依赖任何模拟数据的情况下对流体流动进行代理建模
物理约束的深度学习方法介绍：讲解物理约束的深度学习方法的基本原理和应用。
代理建模应用：展示物理约束的深度学习方法在流体流动代理建模中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握物理约束的深度学习方法在流体流动中的应用技巧。
12.使用 OpenFOAM 切片和 Python 设置本征正交分解 (POD) 的复杂性，分析雷诺数为 100 的方形圆柱体周围的二维流动
本征正交分解(POD)介绍：讲解POD的基本原理和应用场景。
OpenFOAM与Python结合：展示如何使用OpenFOAM切片和Python进行POD分析。
案例分析：分析雷诺数为100的方形圆柱体周围的二维流动。
代码实现与优化：提供代码实例，帮助学员实现和优化POD分析。
13.用于降阶建模的深度学习方法
降阶建模介绍：讲解降阶建模的基本原理和应用场景。
深度学习方法：展示深度学习在降阶建模中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握降阶建模的深度学习方法。
14.深度强化学习用于流体力学领域
深度强化学习介绍：讲解深度强化学习的基本原理和应用。
流体力学应用：展示深度强化学习在流体力学领域的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握深度强化学习在流体力学中的应用技巧。
15.使用去噪扩散概率模型进行翼型流动模拟的不确定性替代模型
去噪扩散概率模型介绍：讲解去噪扩散概率模型基本原理和应用。
不确定性替代模型：展示去噪扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握去噪扩散概率模型在流体力学中的应用技巧。
16.在 HPC 上耦合强化学习和计算流体动力学的分布式联合仿真框架
强化学习与CFD耦合介绍：讲解强化学习与CFD耦合的基本原理和应用。
分布式联合仿真框架：展示如何在HPC上耦合强化学习和CFD进行分布式联合仿真。
模型训练与优化：提供模型训练和优化的完整步骤和代码。
实践操作：指导学员通过实际操作掌握在HPC上耦合强化学习和CFD的分布式联合仿真框架。
时间
2024.8.31-9.1全天授课（9：30-11：30；13：30-17：30）
2024.9.3-9.5晚上授课（19：00-22：00）
2024.9.7-9.8全天授课（9：30-11：30；13：30-17：30）
腾讯会议线上（共五天时间提供全程回放视频）
具体弓纵皓：深度学习流体力学/固体力学乘风起航，打破科研难题！
标签：流体力学,模型,学习,干货,应用,深度,CFD From： https://blog.csdn.net/2401_83941020/article/details/141126512