智能流体力学及其仿真技术应用实战
前沿背景
在当今科学技术快速发展的背景下，流体力学和计算流体力学（CFD）正经历着深刻的变革。传统的流体仿真技术已无法满足日益复杂和高精度的工程需求，而深度学习和人工智能技术的飞速进步，为流体力学的研究和应用提供了新的解决方案。以下是一些前沿背景，培训课程亮点：
AI与流体力学的融合：随着人工智能和深度学习技术的进步，机器学习驱动的流体力学模型已成为前沿研究热点。结合数据驱动的方法，AI可以显著提高流体仿真模型的精度和计算效率。通过AI算法，能够对复杂的流动现象（如湍流、气泡动力学等）进行更精准的预测和控制，为工业和科研应用提供强大的支持。
智能仿真技术的应用：OpenFOAM、ANSYS Fluent等高级仿真工具正在不断进化，集成了更多的人工智能算法和数据分析功能。这些工具的使用，不仅可以提高流体仿真的效率和准确性，还能在实际应用中提供更加智能化的解决方案。
AI与仿真技术的结合，为流体力学研究带来了新的可能性，例如基于深度学习的流场重建、优化和预测模型，正在改变传统的研究和开发模式。
物理信息神经网络（PINN）的前景：PINNs作为一种新兴的深度学习技术，将物理规律与神经网络模型结合，实现了对复杂流体问题的高效求解。这种方法不仅能减少对大量数据的依赖，还能通过物理约束提高模型的泛化能力。
PINNs在解决Navier-Stokes方程等基本流体力学问题上表现出色，为研究人员提供了新的工具来探索流体动力学的未知领域。
多平台技术整合：培训课程涵盖了多种先进的技术平台，包括Python、OpenFOAM、ANSYS Fluent等，学员将有机会在真实的开发环境中进行实操，这种跨平台技术整合的学习方式，能显著提高学员的实战能力和竞争力。
课程目标
本培训课程旨在提供从基础理论到实践操作的全面学习，帮助学员掌握智能流体力学及其仿真技术的前沿知识和技能。具体课程目标包括：
深入理解流体力学与数据驱动方法的结合：掌握数据驱动方法与传统CFD技术的区别及应用场景。学习如何使用Python处理CFD数据，并应用深度学习技术解决实际的CFD问题。掌握物理信息神经网络（PINN）及其应用：理解PINN的基本原理和模型结构，掌握如何将PINN应用于流体力学中的复杂问题。学习使用PINN解决稳态与非稳态流动问题，以及将PINN与数据驱动方法结合的解决方案。
熟练运用OpenFOAM与ANSYS Fluent进行智能仿真：掌握OpenFOAM和ANSYS Fluent的安装、配置及基础操作，了解其在流体仿真中的应用。学会将AI算法与OpenFOAM、ANSYS Fluent的仿真数据融合，进行深度学习模型训练和优化。
实战训练与项目实践：通过具体的案例和源码实操，提升学员在实际项目中的应用能力。深入分析各类流体力学问题，包括湍流、翼型流动、扩散模型等，并运用深度学习技术进行高保真流场重建与预测。
培养综合应用能力：将学到的理论知识和技能应用于实际项目中，解决真实的工程问题。提高学员在智能流体力学领域的研究与开发能力，为未来的科研或工程项目打下坚实的基础。
培训内容
一站式打通从流体技术仿真融合深度学习模型构建的整个流程；本培训1/3是基础知识理论课程，剩余2/3全是实操。其中，包括仿真操作、部分前言论文算法及其源码原理剖析。本文涉及到的深度学习模型在实操过程中会有具体的案例代码实现，并且针对算法原理再进行剖析。
课前安装要求： Anaconda3+OpenFOAM(Linux)+ ANSYS Fluent+PyCharm
所需开发平台：Windows10以上、Linux系统（Ubuntu 18.04以上）
第一天：计算流体与机器学习数据驱动方法
- 数据驱动方法及其应用
o 数据驱动技术与传统计算流体力学（CFD）
o 使用Python处理CFD数据的具体方法与技巧【Python源码实操】
o 使用深度学习技术求解数值CFD问题【Python源码实操】 - 机器学习驱动CFD
o 使用有限体积法进行CFD数值模拟的基本概念和实践【Python源码实操】
o 传统机器学习方法与流体力学结合的实际应用案例【Python源码实操】
o 在CFD中相干结构的识别与分析【Python源码实操】
o 流体动力学中的Reduced-order建模技术【Python源码实操】
o CFDBench大规模基准项目实践【剖析论文+Python源码实操】
第二天：物理信息神经网络（PINN）在流体力学中的应用
- 物理信息神经网络（PINN）原理与应用
o 什么是 PINN?
o PINNs的基本原理与模型结构【剖析论文+Python源码实操】
o 使用PINN模型求解N-S方程模拟复杂流体问题【Python源码实操】
o PINNs结合数据驱动方法的解决方案 - PINN项目实战与算法剖析
o PINN求解稳态与非稳态流动问题【剖析论文+Python源码实操】
o 湍流涡粘模型与PINNs应用于翼型流动【剖析论文+Python源码实操】
o Turbulent-Flow-Net深度学习模型【Python源码实操】
第三天：智能流体力学与OpenFOAM仿真技术相结合
- OpenFOAM仿真技术基础
o OpenFOAM环境的安装与配置【实操】
o OpenFOAM框架结构与模块组成【实操】
o 基于Paraview流体仿真可视化分析方法【实操】
o OpenFOAM数据驱动、转化和交互方法【Python源码实操】
o 基于在Linux平台的Python与OpenFOAM交互式实现方法【Python源码实操】 - AI算法融合OpenFOAM流体仿真实战【神经网络+LSTM+深度强化学习】
o 深入操作OpenFOAM进行流体仿真【Python源码实操】
o 从仿真数据中提取关键特征进行分析【Python源码实操】
o 神经网络模型与OpenFOAM仿真数据融合训练实战【Python源码实操】
o 深度强化学习与OpenFOAM的应用案例【Python源码实操】
第四天：ANSYS Fluent仿真与智能流体力学相结合【交互式仿真+神经网络+LSTM】
- Fluent仿真与框架解析
o ANSYS Fluent的安装与配置【实操】
o Fluent架构与功能模块剖析【实操】
o 使用Python与ANSYS Fluent进行交互【Python源码实操】 - Fluent数据仿真融合AI算法实战
o Fluent立体数据的采集与分析【Python源码实操】
o 使用Fluent数据训练神经网络模型进行流体力学预测
【神经网络模型+Python源码实操】
o 基于Fluent仿真数据与AI融合的实际应用案例
【LSTM模型实现+Python源码实操】
第五天：智能流体力学项目实战与深度学习应用【剖析论文+Python源码实操】
- 基于U-Net的流体力学
o U-Net网络结构及其深度学习原理【剖析论文+Python源码实操】
o 流场数据的预处理与特征提取【Python源码实操】
o 使用U-Net模型进行流场预测、重构与优化【剖析论文+Python源码实操】 - 基于图神经网络（GNN）的流体力学
o GNN原理应用于流体力学的思想
o GNN基础与CFD问题的图结构建模【剖析论文+Python源码实操】
o 基于GNN的流场预测与性能评估【剖析论文+Python源码实操】 - 高保真流场重建与扩散模型
o 扩散模型的基本原理与应用【剖析论文+Python源码实操】
o 扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用【剖析论文+Python源码实操】 - 剖析CNN算法在翼型周围流场中的快速预测方法【剖析论文+Python源码实操】
- 神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用【剖析论文+Python源码实操】
- 基于卷积编码器-解码器的 transformer 模型用于湍流数据驱动时空学习方法【剖析论文+Python源码实操】
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深度学习流体力学课程时间：
2024.11.02-----2024.11.03全天授课（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
2024.11.06-----2024.11.07晚上授课（晚上19:00-22:00）
2024.11.09-----2024.11.10全天授课（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
腾讯会议 线上授课（共五天授课时间 提供全程回放视频）