深度学习驱动的流体力学计算前沿技术体系

本系统整合Fluent仿真与深度学习算法，构建面向复杂流动问题的创新解决方案。核心知识模块涵盖：

▸ 流体力学方程数值解法（有限体积/差分法）与Matlab/Python实现

▸ Fluent工业级应用：稳态/非稳态计算、两相流求解及后处理（以圆柱绕流、喷雾蒸发为案例）

▸ 数据驱动基础：CFD数据降维技术（PCA/SVD）与特征提取

▸ 物理信息神经网络（PINN）：基于JAX框架嵌入N-S方程，实现湍流模拟（圆柱绕流/翼型流场案例）

▸ 动力学神经网络：Neural ODE求解微分方程，突破传统迭代限制

▸ 卷积神经网络：流场特征识别与湍流传热预测

▸ 生成对抗网络：流场超分辨率重构技术

▸ 强化学习流动控制：基于Q-learning的卡门涡街主动控制

▸ 智能优化：深度学习赋能的网格划分优化与参数估计

▸ 不确定性量化：数据噪声建模与可靠性提升

课程通过多维度工业案例（翼型流场预测、湍流模拟、两相流分析）贯通技术链条，覆盖从传统CFD到物理融合AI的创新路径。技术栈深度整合PyTorch/TensorFlow生态与Fluent仿真平台，助力研究者掌握Nature/Science热点领域（如PINN、Neural ODE）的核心实现能力。

学科交叉性：突破传统流体力学边界，融合物理模型与数据驱动范式

工业级实践：所有算法均通过Fluent实际工程案例验证（如翼型优化、涡控）

方法先进性：覆盖物理融合网络、动力学神经网络等2025年前沿方向

技术闭环：从数据预处理（CFD数据压缩）到智能控制（强化学习）全链条覆盖

此知识体系直击当前流体力学研究的核心痛点：复杂流动的高精度模拟、海量数据的特征挖掘、实时控制策略生成，为航空航天、能源装备等领域提供新一代解决方案。