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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。

MAE：Mean Absolute Error 平均絕對誤差，用于評估機器學習預測的精度。較低的 MAE 表明預測更準確。 Transfer Learning：遷移學習是機器學習的一種策略，假設已經基于車型A的訓練集創建了深度模型，如將其直接用于預測車型B和車型C，可能會產生較大誤差。

利用機器學習修正的雷諾應力預測速度 一個應用統計推理和機器學習對翼型湍流的例子。 (a)翼型表面壓力。(b)基線流量預測(壓力等值線和流線)。(c)使用數據驅動SA模型進行流量預測。 3. 綜合轉捩預測(RANS, Hybrid, LES) 對于大多數關鍵應用來說，發展綜合轉捩預測的里程碑還沒有達到。

案例研究：通過高保真仿真和機器學習研究湍流高性能計算 (HPC) 的大規模可用性為湍流模型開發的真正新穎方法打開了大門。本研究將人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 技術應用于包含分離流區域或復雜 3D 流特征的高保真、比例解析測試用例模擬數據庫。圖 1顯示了用作湍流建模任務基礎的流場示例。圖 1. T161 級聯的流動結構（用作湍流模型改進輸入的典型流場）。

本課題組韓仁坤博士提出了一種混合神經網絡結構，用于對動邊界非定常流場進行深度學習。在周期性振動的圓形動邊界非定常流場中獲得了較好的預測效果，并且具有較好的泛化性能。圖 2 流向速度在選定位置的預測結果與CFD計算結果時間歷程對比【2】3. 力系數等特征量的映射與應用通過神經網絡直接求得力系數等各種特征量。

然而，為了突破開發瓶頸并加速決策流程，Hero決定超越傳統FEA方法，引入人工智能（AI）和機器學習技術。為了幫助其CAE工程師在日常工作流中順利應用AI和機器學習，Hero需要高效、強大且用戶友好的工具支持。</p><p><br></p><p>Hero的首個AI驅動項目聚焦于摩托車把手的設計優化。

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

點擊立即報名 6/23 | AI/ML 驅動的天線、微波與互連器件電性能設計講師簡介：王曉峰 | Ansys主任應用工程師主題簡介：AI/ML技術正在加速天線、微波及互連器件電性能設計流程的智能化升級。通過機器學習對電磁仿真結果進行快速建模與預測，在保證精度的同時可顯著減少仿真次數，提升設計效率。

本課題組韓仁坤博士提出了一種混合神經網絡結構，用于對動邊界非定常流場進行深度學習。在周期性振動的圓形動邊界非定常流場中獲得了較好的預測效果，并且具有較好的泛化性能。圖 2 流向速度在選定位置的預測結果與CFD計算結果時間歷程對比3. 力系數等特征量的映射與應用通過神經網絡直接求得力系數等各種特征量。

使用螺線管矢量場表示來創建湍流模型 該模型應準確地表示流動中不同的湍流波動 模擬 運行求解器以模擬湍流的行為并預測速度波動對流動的影響 通過將數據與實驗或模擬數據進行比較來驗證模擬，以確保結果的準確性 通過使用螺線管矢量場表示波動

機器學習在流場模擬方面的應用主要分為3類： 1）湍流模型/數值離散：湍流模型是數值模擬網格尺度以下的封閉模型，比如用于定常求解的RANS（雷諾平均）和用于非定常大渦模擬（LES）的亞格子（SGS）模型。 2）流場預測/降階模型：此類應用方式是通過神經網絡直接替代傳統的理論或數值模擬建模手段，直接對流場進行建模和預測。

? 專業仿真團隊：可將其作為前端篩選工具，結合傳統CFD軟件（如Fluent）進行高精度驗證，形成“快速迭代+精準校核”的高效流程。? 中小企業：重點利用其云端協同與聯邦學習能力，接入行業數據池獲取優化方案，降低單獨搭建仿真數據庫的成本。? 高復雜度場景（如高超音速流動、燃燒仿真）：建議以傳統專業CFD為主，FLOEFD僅用于前期幾何可行性與初步性能評估。

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。在空氣動力學仿真中，我們通常關注一些氣動參數，比如阻力系數 Cd 或升力系數 Cl。接下來我們看一下在 PhysicsAI 中如何快速預測這些空氣動力學參數。這里我們使用了 DrivAer 標模，因為是公開數據，有詳細的數據可供下載。

最強大之處在于，<strong>AI 驅動工程工作流程的成果交付速度可比傳統基于物理場的仿真流程快高達1000倍。</strong></p><h3><strong>一、超越仿真本身</strong></h3><p>汽車制造商和供應商深知仿真與計算機輔助工程（CAE）的重要性，但AI驅動工程遠不止于此。完整的AI驅動工程工作流程將仿真與企業級數據分析、HPC相結合，創造出全新獨特的數據流。

你將學到 學習如何使用 ANSYS Fluent 高效地設置并運行旋轉設備的 CFD 仿真。 掌握旋轉流場及多相流仿真的前處理、網格劃分及求解器設置。 獲得流場、傳熱及空化結果的后處理與分析技能。 通過與實驗數據對比來驗證 CFD 結果，并對設備進行優化設計。

二、CFD 仿真，解析流場，筑牢設計根基CFD 技術的核心價值，在于通過數值求解 Navier-Stokes 方程，結合湍流模型、多相流模型及傳熱傳質模型，精準復現流化床內流體相的動態行為。在石油石化場景中，CFD 能夠清晰呈現床內氣體速度場、壓力場、溫度場與濃度場的分布特征，為宏觀設計優化提供數據支撐。在催化裂化流化床反應器設計中，氣體分布均勻性直接決定反應效率。

未來HyperMesh將進一步強化AI驅動的建模與仿真能力，借助幾何深度學習與機器學習算法，實現復雜模型的自動識別、網格的智能生成與優化，甚至能基于歷史仿真數據進行預測性分析，幫助工程師提前規避設計風險，進一步縮短設計迭代周期。同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。 第二，多物理場仿真的一體化集成。

以下是一些知識提取在CFD中的具體應用： 流場數據分析：CFD模擬產生的大量數據可以使用知識提取技術進行分析和處理。例如，可以使用機器學習方法提取出流場中的渦旋、湍流等特征，幫助工程師更好地理解流體力學問題。 幾何建模：在CFD模擬中，幾何模型是一個重要的輸入參數。使用知識提取技術，可以自動從三維掃描數據中提取幾何模型，減少手動建模的時間和成本。

【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