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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。

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

【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

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。

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。

傳統數值方法（如有限差分法、有限單元法）在高維、強非線性或反演問題中面臨計算效率低、網格依賴性強等瓶頸。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.

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因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。 最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。

pitzDaily 算例是 OpenFOAM 中應用最廣泛的基準教程算例之一，專門用于研究通道突擴區域的湍流流動問題。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。

基于 OpenFOAM 的計算流體力學（CFD）設計優化 課程定位：從流動仿真到自動化外形與拓撲結構設計 學習收獲 借助簡單流動案例，理解基于 CFD 的設計優化，以及靈敏度優化、外形優化和拓撲優化的相關概念。 無需掌握伴隨理論前置知識，即可在 OpenFOAM v2412 中搭建基于伴隨方法的靈敏度分析流程。

? 使用神經網絡有效捕獲復雜系統行為，而不是協同仿真使用計算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計算流體動力學 （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復雜過程訓練神經網絡，將其作為降階模型（ROM）再現系統行為。這使得系統仿真速度顯著加快，在某些情況下，速度可提高 1,000 倍，而不會影響精度。這為創新思想和系統性能優化創造了機會。

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.

自此，研究者開始采用各類監督、無監督和半監督機器學習方法，在 ROM（降階模型， Reduce Order Model）、實驗數據處理、湍流封閉建模、形狀優化和流動控制等方面應用。流體力學領域最早應用深度學習的例子可以追溯到 1989 年， Baldi 等人研究了POD（本征正交分解）和線性神經網絡之間的聯系，并第一次使用多層神經元重建槽道壁面附近的湍流場。

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隨后，N-S方程歷經百年的發展和迭代，通過計算流體力學（CFD）的方式融入到了各行各業的工程應用中。