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關于舉辦“深度學習驅動的流體力學計算與應用”實戰培訓會議的通知一、背景： 在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。

關于舉辦“深度學習驅動的流體力學計算與應用”實戰培訓會議的通知一、背景： 在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。

根據作者相關研究經驗和初步認識，深度學習技術在流體力學中的應用主要面臨以下挑戰和需要盡快突破的科學問題：1) 數據構造與學習方式；2) 神經網絡超參數和激活函數選取；3) 訓練方法；4) 可靠性問題；5) 深度學習與流體力學的深度融合；6) 流體力學標準數據集的構造；7）空氣動力數字孿生技術；8）數據驅動的流體力學研究新范式構建。

深度學習模型求解可壓縮流體力學方程Python編程實現反向追蹤算法前沿技術深度聚焦理論與實踐結合，新興技術探討【openfoam深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例基于python語言的CFD數據后處理運用Python處理實驗數據基于人工智能技術的流場預測與重構方法運用UNet算法進行壓力時序預測

關鍵詞: 深度學習, 流體力學, 降階技術, 流場重構, 幾何特征提取, 非線性系統建模 窗體底端維度高、非線性強、數據量大是流體力學問題的主要特點。近年來火熱的深度學習技術由于以數據驅動為主、可以解決高維復雜問題，目前已在流體力學領域得到了一定應用。文章結合課題組近期研究探討了流體力學深度學習建模技術的最新進展。

【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例基于python語言的CFD數據后處理運用Python處理實驗數據基于人工智能技術的流場預測與重構方法運用UNet算法進行壓力時序預測掌握基于多層感知機(MLP)的氣動性能預測方法基于多層感知機(MLP)的民航超臨界機翼氣動性能預測基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究

缺點是內存和計算量巨大，并行不如有限差分法和有限體積法直觀。 有限體積法：適用于流體計算，可以應用于不規則網格，適用于并行。但是精度基本上只能是二階。有線單元法在應力應變，高頻電磁場方面的特殊優點正在被人重視。 下載地址：計算流體力學從實踐中學習

PINN通過將控制方程、邊界條件等物理先驗嵌入神經網絡，以無網格方式實現微分方程求解，在流體力學、固體力學、傳熱學等領域展現出突破性潛力。其核心論文（引用超13,000次）開創了物理驅動深度學習的范式，成為Nature、CMAME等頂刊的研究熱點。2. 傳統數值方法與機器學習的融合需求有限差分法（FDM）和有限單元法（FEM）雖成熟但依賴離散化，難以處理復雜幾何與多物理場耦合問題。

在汽車主機廠通常需要進行風洞實驗，仿真方法是采用虛擬風洞模擬汽車的空氣動力學，通常這類模型規模較大，并涉及多輪設計變動，需要花費很多時間建模、修改、消耗計算資源和人工。總之、實驗成本較高，仿真也不便宜。Altair PhysicsAI 是學科中立的，基于幾何深度學習，本質是數據驅動的，不論預測的是結構、電磁還是流體場都可以適用。

三、操作與理論并重：案例驅動的雙軌教學技術鄰課程堅決摒棄 “純理論堆砌” 或 “純操作演示” 的單一模式，通過 “理論講解 - 案例實操 - 結果復盤” 的閉環教學，實現操作與理論的深度融合：1.

立即加入，在計算流體力學中打下正確的基礎。 適合人群 機械、化學、航空航天、土木和能源工程學生。 希望從基本原理而非僅僅點擊軟件來學習CFD的初學者。 使用CFD工具并希望理解方程背后物理原理的專業人士。

該算例雖幾何結構簡單，卻能完整捕捉流動分離、回流、再附著等核心流動特征，是計算流體力學中學習湍流建模的理想入門案例。

在傳統研究方法中，求解流體運動（例如速度場）需要首先在理論上精確刻畫流體的動力學模型，并結合微分方程、數值分析對模型求解。但是通常對于復雜問題（例如湍流），人們很難用數學物理方程進行描述，復雜流體的Navier-Stokes方程是世界級千禧難題，至今依然沒被很好解決。現有基于深度學習的方法通常從拉格朗日視角描述流體，即流體被看作由許多粒子組成，通過測定和約束每個粒子的運動即可測定和改變流體的運動。

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事實上，科學家們也常常用計算流體力學的方法模擬星體演化，而大家熟悉的光滑粒子法（SPH）便起源于天體物理。 下載地址：流體力學張兆順

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