AI赋能CFD：从Fluent仿真到物理信息机器学习的智能流体工程实战

举办背景:

随着航空航天、汽车、能源、电子散热等领域对流体系统性能要求的不断提升，传统基于经验修正和稳态假设的

CFD

分析方法已难以满足复杂工况下的高效精准设计需求。一方面，湍流、多相流、流固耦合等非线性物理过程高度复杂，高保真数值模拟计算成本极为昂贵；另一方面，工业界对流动主动控制、快速参数优化、实时流场重构等提出了更高要求，亟需引入数据驱动与物理信息融合的新一代计算范式。

近年来，人工智能与计算流体力学的深度融合为流体工程开辟了新路径：物理信息神经网络（PINN）能够将

Navier-Stokes方程、能量方程等物理约束直接嵌入深度学习模型，显著提升小样本条件下的预测外推能力；深度强化学习（DRL）正在改变传统的流动控制方式，成功应用于圆柱绕流减阻、翼型气动优化、散热控温等主动控制场景；

PyFluent自动化打通了商业软件与AI模型之间的数据管道，使得批量仿真、代理模型训练成为可能。与此同时，Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、Nature Computational Science 等顶刊持续刊发"AI+CFD"PINN+湍流"、"强化学习+流动控制"等交叉研究成果，表明该方向已成为国际学术前沿。

我国《"十四五"智能制造发展规划》明确提出要大力发展数值仿真软件与人工智能融合的智能设计技术。在学科发展维度，智能流体工程作为新兴交叉领域正蓬勃兴起，头部企业（汽车、航空、能源、电子散热等）对既精通

Fluent等多物理场仿真工具，又熟练掌握深度学习、强化学习及Python开发的复合型人才需求迫切。为响应需求，培养具备"流体力学+AI+工程仿真"跨学科能力复合型人才，特举办此次研修课程。

适合对象：

流体力学、热能工程、航空航天、车辆工程、机械工程、能源动力、土木工程、船舶与海洋工程等领域科研人员、高校研究生、企业CAE仿真工程师，以及希望将机器学习/深度学习技术引入工业流体仿真分析的跨领域从业者。

AI 赋能 CFD ：从 Fluent 仿真到物理信息机器学习的智能流体工程实战

Fluent仿真软件入门Python编程入门

目标：独立使用Fluent完成圆柱绕流和管道/通道流的仿真设置与结果输出；能够编写Python脚本读取Fluent导出的数据进行常见流场可视化（云图、时间序列曲线、概率密度图）；理解Fluent与Python的数据联动方式。

一、课程导论：

智能流体力学介绍；
智能流体工程应用介绍；
二、Fluent快速入门:
*（Case1）方腔流。实战内容：Fluent基础流程、边界条件、稳态/非稳态，后处理；
*（Case2）绕流。实战内容：非定常涡街分析、Cd/Cl曲线、涡量场、时间序列数据，网格无关性分析。
*（Case3）管道/通道流实战内容：速度剖面、壁面边界层、温度统计图
三、Python编程入门:
Python编程快速入门
Python数据与科学计算简介
*（Case4）基于Fluent & Python流场数据后处理（以绕流为例，绘制流场云图, 参数统计曲线, 概率密度图）

AI算法核心以及智能流体典型任务

目标：理解CNN和LSTM在流场超分辨率及时序预测中的应用原理，训练经典模型；能够实现数据驱动的流场参数反演（如从流场云图预测雷诺数、攻角）。

一、深度学习精要：

卷积神经网络（CNN）与流场特征提取
长短期记忆网络（LSTM）与时序预测
*（Case5）流场超分辨率重建：CNN实现高分辨率流场
*（Case6）绕流时序预测：基于Fluent历史数据，LSTM预测气动系数
二、强化学习入门
基本概念与典型应用场景/高级深度强化案例简介
三、智能流体工程经典案例详解：
*（Case7）流场参数预测：流场云图预测压力场等参数
*（Case8）流场三维重建：从二维切片重建三维速度场