专题二：人工智能流体力学仿真专题
学习目标：
1.掌握流体力学仿真技术与深度学习的结合：学员将理解并掌握计算流体力学（CFD）与深度学习的基本原理，并通过实操案例，了解如何使用Python等工具将深度学习模型应用于流体力学仿真中，解决复杂的流动问题。
2.深入理解DeepSeek/通义千问在流体力学中的应用：作为一种大模型技术，DeepSeek/通义千问能够提升流体仿真和预测技术的开发效率。学员将通过具体案例，学习如何将DeepSeek/通义千问与CFD方法结合，提高流体力学问题的求解效率和结果的精确性。
3.熟悉多种AI技术在流体力学中的应用：培训中将介绍多种AI技术，如物理信息神经网络（PINN）、深度强化学习、图神经网络（GNN）等，并深入剖析其在流体力学问题中的应用，帮助学员拓宽技术视野。
4.掌握OpenFOAM与ANSYS Fluent仿真平台的使用与优化：通过对OpenFOAM和ANSYS Fluent的实操教学，学员将能够熟练配置和使用这两种流体仿真工具，理解其架构和功能，并通过与深度学习模型的结合，提升仿真效率和精度。
5.深入了解高保真流场重建与扩散模型的应用：学员将学习并实践如何利用扩散概率模型和神经网络进行高保真流场重建，探索深度学习在流体动力学中的最新应用。
6.通过实战项目掌握智能流体力学技术应用：通过结合U-Net、GNN、PINN等深度学习模型，学员将在课程的最后掌握如何应用这些技术解决真实的流体力学问题，并能够独立开发相关智能流体力学应用项目。
7.培养学员的综合创新能力：课程注重理论与实践的结合，学员将通过项目实战和算法剖析，培养解决复杂流体力学问题的创新思维，并具备在真实工程环境中应用深度学习与仿真技术的能力。通过本课程的学习，学员将具备智能流体力学领域的核心技能，能够有效地将数据驱动方法与物理仿真技术结合，解决复杂的流动问题，并为未来的科研与工程项目打下坚实的技术基础。
8.大模型与CFD仿真联合应用：多代理框架，可通过单个自然语言提示自动执行整个基于 OpenFOAM 的 CFD 模拟工作流程。通过管理从网格划分和案例设置到执行和后处理的整个流程，Agent 大大降低了计算流体动力学的专业知识门槛。
讲师介绍
人工智能驱动流体力学仿真主讲老师：来自国内顶尖985院校应用数学、计算数学、材料科学和流体力学专业，擅长应用数学、物理信息模型、机器学习建模与深度学习技术驱动交叉学科研究。近年来发表SCI论文12篇。研究方向包括：理论流体力学、智能材料、智能流体力学的量子计算、数据驱动的流体力学、流体力学的核函数方法、仿真实验分析等。
第一天：基础篇"智能流体力学的基石:识别网络与数据同化"
实操环境：Jupyter Notebook + Python+PyCharm
1.课程导航 + 环境测试+机器学习基础
a.内容介绍：课程启动，全体学员环境一致性检查。
系统验证Anaconda、PyTorch、NumPy等工具链完整性，解决常见安装问题。明确5天学习路线图，确保每位学员顺利进入实操环节。
b.机器学习基础、数据驱动方法（根据发表在Nature、IEEE、Computer Science 、Computer Vision and Pattern Recognition论文与项目）
机器学习基础、传统CFD与生成式AI结合的意义 (GAN生成湍流数据)
内容介绍：机器学习基础、深入剖析传统CFD计算瓶颈（高成本、长周期），介绍GAN如何生成高保真湍流数据集。实操DCGAN架构，输入低维边界条件输出3D速度场。
案例：用GAN扩充通道流DNS数据10倍，训练时间缩短。讨论数据质量评估指标（KL散度、谱相似性），构建湍流数据流水线。
c.使用Python处理CFD数据的具体方法与技巧 (Pandas+NumPy实操)
内容介绍：系统讲解VTK/PLT文件解析，Pandas构建多维DataFrame，NumPy向量化运算加速。实操脚本：OpenFOAM结果→特征矩阵（速度、压力、涡量），内存优化技巧（64位浮点压缩）。可视化：Matplotlib绘制速度廓线、涡结构等。输出标准化CFD数据处理模板，支持批量自动化。（根据OpenFOAM项目展开）
d.使用深度学习技术求解数值CFD问题 (CNN提升计算效率)
e.内容介绍：对比传统FVM与CNN求解器，实操Physics-Informed CNN求解2D Burger方程。
代码演示：输入网格数据→卷积层提取空间模式→全连接层输出解场。性能对比：CNN加速、提升精度误差。讨论边界条件嵌入方法，构建可复现的CFD-DL求解框架。（根据发表在Nature、Journal of Scientific Computing、Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation论文与项目）
f.卷积神经网络多源湍流数据的可观测增强流形学习方法
g.内容介绍：介绍稀疏传感器数据增强技术，CNN+Autoencoder构建低维流形。
实操：PIV实验数据→CNN特征提取→流形插值→全场重建。评估指标：重构PSNR>35dB。（根据发表在Nature、Computer Science Machine Learning论文与项目）
h.人工智能技术方法
有限体积法在CFD数值模拟中的应用 (实操演示)
i.内容介绍：从控制体积推导入手，OpenFOAM icoFoam求解2D腔流。
手写Python FVM求解器，对比精度与收敛性。参数调优：时间步长、网格分辨率、边界条件设置。输出：FVM理论+代码+OpenFOAM案例三位一体教学模块，学员掌握数值散度控制技巧。（根据OpenFOAM项目展开）
j.传统机器学习方法与流体力学结合的实际案例
k.内容介绍：系统对比SVM、随机森林、XGBoost在阻力预测、分离点检测中的应用。
实操： airfoil数据集→特征工程（攻角、Re数）→ML模型训练→10折交叉验证。性能分析：XGBoost RMSE<0.02。案例：汽车尾流优化，ML替代1000+次CFD计算。（根据发表在Nature、Computer Science Machine Learning论文与项目）
l.DeepSeek/通义千问在流体力学中的应用示例
内容介绍：DeepSeek/通义千问大模型自然语言接口，自动生成CFD案例配置。实操："模拟NACA0012在Ma=0.3下的流动"→YAML文件→OpenFOAM运行。
m.数据同化与识别网络实战
相干结构识别网络构建
内容介绍：端到端CNN架构：输入瞬时流场→卷积提取局部模式→全局注意力→结构标签输出。训练：10000张标注涡图，IoU>0.9。部署：实时视频流处理，5ms/帧。应用：风洞实验在线分析系统。
数据同化基础算法实操
内容介绍：EnKF实现：观测+先验→后验更新。Python代码：卡尔曼增益计算、协方差传播。案例：LDA实验速度场同化，RMSE降低60%。讨论：观测算子设计、非线性问题处理。
物理定律嵌入神经网络范式解析
n.内容介绍：PINN损失函数设计：PDE残差+边界+数据项。数学推导：梯度计算、物理约束权重。实操：1D对流扩散方程PINN，误差<0.1%。对比纯数据驱动方法优势。（根据发表在Nature、Journal of Computational Physics论文与项目）
第二天：建模篇- "湍流的智能建模:从RANS到LES"及其PINN应用
主题：利用深度学习构建高精度、高效率的湍流模型
实操环境：TensorFlow+PyTorch + DeepXDE
1.物理信息神经网络（PINN）原理与应用
a.PINN的基本原理与模型结构通过论文解析和代码实操，深入讲解PINN的核心概念与结构。
b.使用PINN模型求解N-S方程模拟复杂流体问题利用PINN求解Navier-Stokes方程，模拟不同流体流动问题。
c.PINN结合数据驱动方法的解决方案探讨如何将数据驱动方法与PINN相结合，提升模型的解决能力。（根据发表Nature、Journal of Computational Physics论文与项目）
2.PINN项目实战与算法剖析
a.PINN求解稳态与非稳态流动问题解析论文并通过实操，展示如何使用PINN处理稳态与非稳态流动问题。（根据发表Journal of Computational Physics论文与项目）
b.湍流涡粘模型与PINN应用于翼型流动结合湍流涡粘模型与PINN技术，模拟翼型流动问题。（根据发表Journal of Computational Physics论文与项目）
c.Turbulent-Flow-Net深度学习模型展示Turbulent-Flow-Net模型在湍流模拟中的应用与源码实现。（根据发表UCSD Machine Learning Group论文与项目）
d.基于物理信息神经网络（PINN） 和基于张量网络 （TN） 的求解器应用于计算流体动力学 （CFD） 问题: 综述量子机器学习（QML）和量子启发方法在CFD中的数据驱动应用，如量子物理信息神经网络（QPINNs）用于高维湍流建模，提升参数效率和准确性。讨论数据驱动代理模型在多尺度流动中的优势。（根据发表Journal of Computational Physics论文与项目）
e.基于PINN和TN的CFD求解器 (量子机器学习QML应用) （根据发表Journal of Computational Physics论文与项目）
内容介绍：张量网络分解高维PDE，MPS/MPO表示解函数。Qiskit集成：量子电路模拟PINN。优势：参数量减少，高维（6D+）可解。案例：3D湍流参数扫描。（ QPNN高维湍流建模 (参数效率提升) （根据发表MACHINE LEARNING Science and Technology论文与项目）
内容介绍：量子物理信息神经网络，变分量子电路+经典MLP。
Pennylane框架实操：4量子比特模拟2D湍流。
精度：经典PINN等效。
未来：NISQ设备部署。
3、从RANS到LES的智能建模实战
RANS模型深度学习增强
内容介绍：神经RANS，输入平均流场→学习雷诺应力各向异性。数据：DNS→滤波→训练。实操：通道流，k-ω模型精度提升。应用：复杂几何RANS加速。
4、LES湍流子网格建模
内容介绍：深度学习SGS模型，CNN学习动态Smagorinsky系数。
训练：a priori测试，相关系数提升。
实操：OpenFOAM LES求解器替换，计算成本降低。
5、多尺度流动代理模型优势分析
内容介绍：V-cycle多网格+神经代理，粗网格DL上采样。
案例：层流-湍流转变预测，时间步长增大。讨论：误差传递控制、收敛加速机制。
输出成果：PINN应用案例及其翼型流动预测系统 + QPNN高维湍流代码 + LES智能湍流模型（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
第三天：感知篇"流场感知与重建:从稀疏数据到全场信息"及OpenFOAM流体仿真融合
1.OpenFOAM仿真技术基础(感知数据采集)
a.OpenFOAM环境的安装与配置通过实际操作，教授如何在Linux环境下安装并配置OpenFOAM。
b.DeepSeek赋能OpenFOAM仿真示例演示如何结合DeepSeek技术，提升OpenFOAM仿真的精度与效率。
c.OpenFOAM框架结构与模块组成深入解析OpenFOAM的框架结构，帮助学员理解其各模块的作用与配置。
d.基于Paraview的流体仿真可视化分析方法学习如何使用Paraview进行CFD仿真结果的可视化分析。
e.OpenFOAM数据驱动、转化和交互方法介绍如何通过Python与OpenFOAM进行数据交互与转换，提升仿真结果的准确性。
f.在Linux平台的Python与OpenFOAM交互式实现方法详细介绍如何在Linux平台上实现Python与OpenFOAM的交互操作。
2.AI模型嵌入仿真系统（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
a.深入操作OpenFOAM进行流体仿真教授如何使用OpenFOAM进行复杂流体问题的仿真，并分析结果。
b.OpenFOAM从稀疏数据到全场信息。
c.从仿真数据中提取关键特征进行分析展示如何从仿真结果中提取重要特征，并进行进一步分析。
d.神经网络模型与OpenFOAM仿真数据融合训练实战讲解如何将神经网络模型与OpenFOAM仿真数据结合，进行训练与优化。
e.深度强化学习与OpenFOAM的应用案例通过案例展示深度强化学习在OpenFOAM仿真中的应用，优化流体仿真过程。
3.大模型与CFD仿真联合应用
多代理框架可通过单个自然语言提示自动执行整个基于OpenFOAM 的 CFD 模拟工作流程。通过管理从网格划分和案例设置到执行和后处理的整个流程，Agent 大大降低了计算流体动力学的专业知识门槛。
第四天：控制篇"流场智能控制:从强化学习到主动流动控制"及ANSYS Fluent多物理场耦合应用
1.强化学习与主动控制实战
AI模型嵌入仿真系统 (神经网络融合训练)
内容介绍：functionObject+PyTorch，实时场数据→NN推理→控制信号。双向通信：MPI并行加速。案例：执行器位置优化，收敛速度提升。
深度强化学习与仿真的应用案例(减阻优化)
内容介绍：PPO算法，状态：流场特征；动作：执行器角度。
2.神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用
内容介绍：ConvLSTM+Attention，时空预测精度>95%。输入：前10帧→预测下50帧。训练：DNS数据库，内存优化（checkpointing）。应用：不稳定分离控制。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
3.基于卷积编码器-解码器的Transformer模型 (湍流时空学习)
内容介绍：ViT变体，patch embedding+多头注意力。输入：时空块→输出：未来流场。训练、BLEU分数0.92。优势：长时程依赖捕捉，预测horizon 100Δt。
4.主动流动控制综合项目
增升/减阻控制策略设计
内容介绍：多目标优化，权重Pareto前沿。执行器：合成射流、等离子激励。策略：PID+RL混合。性能：升力提升，阻力减少。工程实现路线图。
RL代理控制器实操
内容介绍：Stable-Baselines3 PPO，OpenFOAM环境封装。Gym接口：step()返回流场+奖励。训练可视化：TensorBoard曲线、策略熵稳定。
多目标优化控制案例（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
内容介绍：NSGA-II+代理模型，目标：升阻比最大化+振动最小化。1000代进化，Pareto解集。验证：高保真CFD，收敛性提升。无人机旋翼优化。
5.Fluent仿真与框架解析
a.ANSYS Fluent的安装与配置学习如何安装并配置ANSYS Fluent，准备进行流体仿真。
b.DeepSeek赋能ANSYS Fluent仿真示例演示如何使用DeepSeek技术在Fluent仿真中提升数据分析能力。
c.Fluent架构与功能模块剖析深入了解Fluent的架构与功能模块，帮助学员更好地使用Fluent进行仿真。
d.使用Python与ANSYS Fluent进行交互通过实操，展示如何利用Python与Fluent进行数据交互与分析。
6.Fluent数据仿真融合AI算法实战
a.Fluent立体数据的采集与分析教授如何采集并分析Fluent仿真中的三维数据。
b.Fluent从稀疏数据到全场信息。
c.使用Fluent数据训练神经网络模型进行流体力学预测结合Fluent仿真数据，训练神经网络进行流体力学问题的预测。
d.基于Fluent仿真数据与AI融合的实际应用案例分享基于Fluent仿真数据与AI融合的真实应用案例，展示其效果。
e.热-流耦合案例：使用AI预测流场温度分布通过LSTM模型，展示如何利用AI预测热流耦合问题。
第五天： "开源生态与自主科研:构建你的智能CFD工作流"
1.大模型与CFD仿真联合应用
多代理框架：自然语言提示自动执行OpenFOAM全流程
内容介绍：Agent分工：网格Agent、求解Agent、后处理Agent。提示解析→任务分解→并行执行。
网格划分→案例设置→执行→后处理自动化
内容介绍：snappyHexMesh自动化，blockMesh参数化。PimpleFoam动态时间步。ParaViewPython后处理：力/矩/场导出Excel。
Agent降低CFD专业门槛实战演示
内容介绍：零基础学员实操：口述需求→Agent执行→结果报告。成功率>95%。教学：提示工程、Agent调试。输出：个人CFD助手，配置JSON模板库。
2.基于U-Net的流体力学
a.U-Net网络结构及其深度学习原理介绍U-Net结构，并通过实操讲解其在流体力学中的应用。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
b.流场数据的预处理与特征提取展示如何进行流场数据的预处理与特征提取，提升模型性能。
c.使用U-Net模型进行流场预测、重构与优化教授如何使用U-Net模型进行流场数据的预测与优化。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
3.基于图神经网络（GNN）的流体力学
a.GNN原理及其在流体力学中的应用讲解图神经网络（GNN）的基本原理，并介绍其在流体力学中的应用。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
b.基于GNN的流场预测与性能评估通过案例展示如何使用GNN进行流场预测，并评估其性能。
4.高保真流场重建与扩散模型
a.扩散模型的基本原理与应用讲解扩散模型的原理，并展示其在流场模拟中的应用。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
b.扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用探讨扩散概率模型如何用于翼型流动的模拟。
5.CNN算法在翼型周围流场中的快速预测方法（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
a.通过具体案例，讲解CNN在翼型周围流场预测中的应用。
6.神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用
a.展示神经网络如何应用于非稳定不可压缩流体动力学的预测。（根据发表Nature、MACHINE LEARNING相关论文与项目）
7.基于卷积编码器-解码器的Transformer模型用于湍流数据驱动时空学习方法
介绍如何结合Transformer和卷积编码器-解码器结构，进行湍流数据的时空学习。
8.微调大型语言模型以自动化计算流体动力学仿真
课程模式
1、线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑。
2、理论＋实操授课方式，由浅入深式讲解，结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在超材料、流体力学、PINN领域的最新研究进展。
3、课前发送全部学习资料（上课所有使用的软件、包括丰富的PPT，大量的代码数据集资源）课程提供全程答疑解惑。
4、定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，永不解散的课程群答疑服务，可以与相同领域内的老师同学互动交流问题，让求知的路上不再孤单！
增值服务
1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；
2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；
3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）！
