Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/y2715163545/article/details/143371513

在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：

1. 物理模型与深度学习的融合：研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体力学问题的预测准确性和计算效率。
2. 复杂流动模拟：利用深度学习技术对复杂流动现象进行模拟和分析，包括湍流、多相流、非牛顿流体等，以揭示流动的内在规律。
3. 数据驱动的流体力学研究：通过收集和分析大量的流体力学实验和计算数据，使用深度学习模型来识别流动特征和预测流动行为。
4. 流场智能分析：开发智能算法对流场数据进行分析，以识别流动结构、预测流动分离和过渡等现象，提高流动控制和优化的能力。
5. 流体力学中的不确定性量化：应用深度学习技术对流体力学中的不确定性进行量化和分析，以提高预测的可靠性。
6. 流体力学中的优化问题：利用深度学习进行流体力学中的优化问题研究，包括形状优化、流场控制优化等，以实现更优的流体动力学性能。

适用人群

流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。

Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

流体力学基础

一、流体力学基础理论与编程实战

1. 流体力学的主要内容
2. 不可压缩流体力学的基本方程
3. Navier–Stokes方程的数值求解介绍
4. 有限体积法与有限差分法介绍

案例实践：

1. Matlab编程实现有限差分（案例教学）
2. 使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行流体力学问题的案例
   例如使用神经网络进行流场重建（案例教学）

二、Fluent简介与案例实战

1. Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用
2. 网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、
3. 基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算
4. 基于Fluent软件对两相流求解
5. Fluent仿真后处理

案例实践：

1. 圆柱绕流、喷雾蒸发的Fluent求解流程（案例教学）
   讨论Fluent与深度学习结合的潜力，如使用深度学习优化Fluent的网格划分和参数估计（案例教学）

线性代数数据处理

机器学习线性代数基础与数据处理

1. 了解Python语言的特征，特别是向量表示
2. 数据分布的度量
3. 特征值分解进行主成分分析PCA
4. 奇异值分解SVD
5. 数据降维
   基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学）

人工智能深度学习基础

人工智能基础理论与优化方法

1. 基本概念、神经网络的第一性原理
2. 感知机模型
3. 激活函数分类介绍
4. 损失函数分类介绍
5. 优化算法的分类介绍
   案例实践：Python实现基础网络架构
6. 梯度下降算法的Python实现
7. 二阶函数极值问题求解（案例教学）
8. 使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学）

残差神经网络

利用残差神经网络求解常微分方程

1. 残差神经网络（ResNet）介绍
2. 利用ResNet求解常微分方程(NeuralODE)
3. ResNet在解决多相流和多尺度流体问题中的应用
4. Neural ODE与流体力学方程求解（案例教学）
5. 使用Neural ODE求解流体力学问题，如流场的动态演化（案例教学）

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络与流动特征提取

1. 卷积的定义与特定
2. 卷积神经网络的基本结构
3. CNN如何用于流场信息预测分析，如湍流传热预测（案例教学）

物理融合神经网络

七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用

1. 物理融合的神经网络(PINN)介绍
2. PINN的训练与稳定性
3. PINN求解公式中的系数
   案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学）
   

流动控制

利用强化学习实现流动控制

1. 强化的核心概念—马尔可夫决策过程
2. Q-learning介绍
3. 利用强化学习实现2D 卡门涡街的流动控制（案例教学）

不确定性分析

利用UQnet对预测结果的不确定性进行分析

1. 不确定性量化定义和重要性
2. 常见的不确定性量化方法
3. 概述 UQnet 和 PI3NN 方法的重要性
4. UQnet 简介和核心方法：PI3NN 的基本原理
5. 使用 UQnet 进行对实际案例进行不确定性量化分析，如在复杂流动问题中评估模型的预测不确定性。（案例教学）

课程特色

1. 前沿技术融合：结合了传统的流体力学理论与最新的深度学习技术，提供了一个跨学科的学习平台，让学员能够掌握如何将现代AI技术应用于传统工程领域。
2. 实战案例驱动：通过丰富的案例实践，如Matlab编程、TensorFlow或PyTorch框架应用，以及Fluent软件的操作，让学员在实际操作中学习和掌握理论知识。
3. 深度学习与流体力学的深度结合：特别强调了深度学习在流体力学问题中的应用，如流场重建、网格划分优化等，这些内容能够帮助学员在流体力学领域实现技术突破。
4. 全面的技术栈覆盖：从基础的线性代数、数据处理，到复杂的人工智能理论和优化方法，再到残差神经网络和卷积神经网络应用，培训内容覆盖了从基础到高级的多个技术层面。
5. 物理融合神经网络（PINN）的应用：介绍了物理融合神经网络在湍流模拟中的应用，这是一种将物理定律嵌入到神经网络架构中的创新方法。
6. 强化学习在流动控制中的应用：提供了强化学习在流动控制中的实际应用案例，如2D卡门涡街的流动控制，这是流动控制领域的一个新兴研究方向。
7. 不确定性量化分析：通过UQnet和PI3NN方法，教授学员如何对预测结果进行不确定性分析，这对于提高模型的可靠性和预测精度至关重要。