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講師介紹
力學之ABAQUS, C9高校力學博士，擁有扎實的力學理論基礎與豐富的實踐經驗。在結構動力學、彈性力學等領域具有深厚的學術造詣，擅長運用理論知識進行復雜力學問題的推導與分析。同時，精通Abaqus模擬仿真技術，能夠高效構建模型并精準預測結構行為。致力于將科研成果轉化為實際應用，以創新思維推動力學領域的發展，為工程實踐提供堅實的理論支撐與技術指導。
課程適合人群
一、具有相關基礎的學生與研究者：
本科高年級生或研究生，專業包括但不限于：機械工程、航空航天、土木工程、物理、應用數學、計算機科學等。
已具備流體力學基礎知識，例如掌握Navier–Stokes方程、層流與湍流、邊界條件等。
擁有一定的編程基礎（如Python或Matlab）與數學建模能力。
正在從事CFD（計算流體力學）模擬，希望通過機器學習提升計算效率或建立近似模型的研究者。
二、機器學習背景的工程師與數據科學家：
5. 具備機器學習方法（如深度學習、監督學習、強化學習等）知識，但缺乏流體力學背景，想將算法應用于工程物理問題者。
6. 有志于開展跨學科研究，例如將CNN、RNN、GAN、PINNs等模型用于流場重建、湍流建模、非定常流模擬等。
三、從事實驗測量與數據分析的科研人員：
7. 使用PIV、LIF等實驗手段采集復雜流動數據，需借助機器學習進行高維數據處理、特征提取或狀態預測。
8. 在流體實驗數據中應用數據降維、噪聲去除、時間序列分析等方法以優化實驗流程。
四、有明確行業應用需求的工程人員：
9. 從事風力發電、航空航天、自動駕駛、海洋工程等行業的工程師，需將機器學習用于流體環境建模或控制系統設計。
10. 關注智能仿真、數據驅動建模、CFD結果加速預測等工程實際問題。
五、有志從事相關科研或工業工作的學習者：
11. 有志于進入智能仿真、數字孿生、氣候建模、能源系統仿真等前沿交叉領域的人員。
12. 希望參與數據驅動風洞測試、湍流控制、仿真優化等新興研究方向的研究者或工程師。
課程特色和優勢
本課程通過具體的案例，簡要概述了如何使用機器學習建立流體力學中的數據驅動模型。機器學習的過程分為五個階段：（1）確定和形成模型的問題，（2）收集和管理訓練數據以訓練模型，（3）選擇表示模型的架構，（4）設計損失函數以評估模型的性能，以及（5）選擇和實現優化算法以訓練模型。在每個階段，我們都會討論如何將先驗物理知識嵌入到過程中，并舉例說明流體力學領域的具體例子。
對學員的幫助有哪些？
一、知識能力方面的提升：
系統掌握機器學習在流體力學中的應用方法，打通物理建模與數據驅動之間的知識壁壘。
理解并能實際操作**物理引導神經網絡（PINNs）**等先進方法，提高對復雜流動問題的建模能力。
掌握如何利用ML技術對CFD仿真進行加速建模、降維、特征提取等，提高模擬效率與精度。
增強對非定常流動、湍流預測、流場重建等復雜問題的處理能力。
二、科研與工程實踐能力提升：
5. 具備將ML技術應用于科研項目中數據建模、仿真驗證等環節的能力，提升研究效率。
6. 在工程中掌握如何建立快速代理模型，替代高成本、高耗時的傳統CFD模擬，縮短設計周期。
7. 能夠處理實驗流體數據（如PIV圖像、時間序列數據），提高數據分析效率與質量。
三、跨學科融合能力提升：
8. 建立“流體力學 機器學習”的交叉思維模式，拓展解決問題的工具和視角。
9. 掌握多源數據融合、數據驅動建模、物理一致性約束等關鍵技術，提高建模可靠性。
四、職業發展與科研競爭力增強：
10. 擁有流體力學和人工智能雙重技能，適應未來智能工程、自動化設計、數字孿生建模等崗位需求。
11. 為申請高水平碩博項目或加入前沿研究團隊（如AI for Science、智能仿真中心）提供強有力的技術背景。
12. 拓寬就業方向，可進入航空航天、智能制造、風能/海洋工程、環境模擬等高技術領域。
課程內容介紹
目錄
主要內容
經典流體力學與OPENFOAM入門
一、經典流體力學
核心要點：
1、回顧經典流體力學理論，掌握NS方程的基本求解方法和模型
2、探索流體力學在工業領域的多元應用
3、運用開源軟件OpenFOAM進行流體計算模擬的基本操作
4、流體力學求解模型認知(RNAS, LES)
實操環節：
1、OpenFOAM學習：
2、掌握OpenFOAM后處理操作
3、通過OpenFOAM獲取流動信息
4、OpenFOAM多種功能使用教程：網絡生成，模擬設置
5、基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例（數據與代碼提供給學員）
6、OpenFOAM模擬信息的后處理獲取流場與壓力信息（數據與代碼提供給學員）
計算流體動力學與人工智能
二、機器學習基礎與應用
核心要點：
1、了解Python語言的特征，熟悉常見的機器學習算法
2、掌握使用python語言用于數據后處理
3、了解計算流體動力學與AI的結合
實操環節：
1、基于Python語言的CFD數據后處理（數據與代碼提供給學員）
2、計算流體動力學與AI的結合案例講解
三、時空超分辨率技術
核心知識點：
1、了解時空超分辨率技術的基本原理與應用
2、掌握人工智能技術在湍流時空超分辨率中的創新應用。
3、深入理解深度學習與湍流超分辨率的耦合機制。
實操環節：
1、基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數據與代碼提供給學員）
實驗流體力學與人工智能
四、實驗流體力學
核心知識點：
1、掌握實驗流體力學的基礎知識，了解相關實驗設備。
2、了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。
3、掌握Python語言進行實驗數據的后處理，增強數據處理能力。
4、風洞試驗
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