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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。

Fluent 热辐射频谱设置问题小结注意事项：文档基于2026R1版本编写，其他版本可能有细节差异在车灯热仿真中，发现了一个很奇怪的问题：开启了热辐射的频段设置后，结果会出现很大的变化。此问题基于 DO 和 MC 热辐射模型，均可发现。

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一、培训背景：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-Stoke

仿真科普 | 低空经济的“数字风盾”：CFD+数字孪生构建智慧风场仿真体系随着低空经济被纳入国家战略性新兴产业，城市低空空域的商业化运营正在从构想走向现实。然而，一个被长期低估却至关重要的技术瓶颈逐渐浮出水面——城市低空风场的复杂性与不确定性，已成为制约飞行器安全、能耗与运营效率的核心因素。

新闻︱神工坊受邀出席无锡人工智能产业园“AI赋能研发设计”主题活动，共探算力与AI时代下的CAE范式革新2026年4月23日，由无锡人工智能产业园、无锡市信息化协会联合主办的犀数工坊“AI+制造”系列活动第四期——“AI赋能研发设计”主题沙龙在无锡人工智能产业园成功举办。神工坊®作为先进工程计算引领者，受邀出席并作深度分享。

技术分享︱多重参考系模型在风扇通风仿真中的自动化实现：精度与效率的工程平衡在厂房通风、数据中心散热等封闭空间的流体力学仿真中，旋转风扇对全流场流速分布的驱动作用是计算的核心。传统的仿真工作流通常依赖人工进行几何处理、网格划分与求解器设置，难以满足海量工况的快速评估需求。

Fluent的组分运输模型详解注意事项：本文基于2025R2版本编写，其他版本可能有细节差异。组分运输模型用于分析混合物中各组分浓度分布。各组分在分子层面互溶。组分既可以是气体，也可以是液体。工程应用中，以气体组分运输问题为主。

案例分享︱仿真软件并行架构升级——基于swOpenFOAM的智慧风场平台在全球能源结构转型与“双碳”目标推进的背景下，风电行业正迎来高速发展与技术革新的关键阶段。风电场运营效率与发电量预测的准确性，直接关系到电网稳定性与项目经济性。然而，传统仿真工具在面对大规模、高分辨率风资源分析时，常受限于计算效率与硬件成本，难以满足实时评估与智慧调度的业务需求。

基于流体力学复习数学：极限最近在处理各类问题中，发现很多重要的数学概念并没有很好的理解，更没有深入了解在流体力学中，这些数学概念的物理意义。因此后续会整理系列化文章，梳理常见的数学概念。在编写时候，尽可能避免晦涩难懂的数学描述，聚焦于这些抽象的数学概念如何通过具象化的流体力学现象理解物理意义。

(undone) 阅读《工程中的有限元方法（曾攀）》笔记分布力：如重力、电磁力。对于均匀连续介质，这种力会均匀分布在物体的每个点上。比如1kg的铁方块，对于其中0.1kg的小方块来说，它的重力就是 1kg * 9.8 / 10 = 98N 。

科学创新前沿

人工智能流体力学仿真专题学习专题二：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。

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Fluent 网格质量全面评估（完整学习笔记）在 Fluent 中，求解器需要将连续的流体域离散为有限数量的单元。所有微分方程（质量方程、动量方程、湍流方程、多相方程等）都会被离散到网格中心或者面。

(done) CFD 学习 (1) 什么是 CFD ？CFD软件就是一个“数字风洞”或“虚拟流体实验室”。它通过在电脑上模拟流体（如水、空气）的流动，来预测和分析现实中流体运动时会发生什么。

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CFD专栏丨ultraFluidX 动力舱热仿真1、动力舱热仿真的任务动力舱是车辆，船舶，重型机械等装备的核心部位，通过 CFD 数值模拟，精准分析舱内温度场与流场的分布，主要完成以下设计目标：

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OpenFOAM中梯度场的复用(caching)和生命期管理在 OpenFOAM 中，对于场（如 surfaceScalarField 类型的 phi）的梯度或其他导出场（如 fvc::grad(phi)）进行缓存（caching），并实现其生命期管理，是通过 OpenFOAM 的 “自动缓存机制” 和对象注册系统（object registry）实现的。这种机制允许在需要时自动计算并缓存导出场，避免重复计算，同时确保缓存对象的生命期与相关场一致。

CFD仿真硬件选型建议本文仅针对台式机与工作站进行Fluent和Rokcy仿真的建议，仅供参考。硬件型号信息截至于2025年6月。

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OpenFOAM 字典系统与求解器配置解析机制OpenFOAM 使用一套独特的字典(dictionary)系统来管理求解器的配置和参数设置。这套系统是 OpenFOAM 的核心组成部分，负责配置文件的解析、加载和访问。

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电池热管理CFD解决方案，为新能源汽车筑安全防线在全球能源结构加速转型的大背景下，新能源汽车产业异军突起，成为可持续发展的重要驱动力。而作为新能源汽车 “心脏” 的电池系统，其热管理技术的优劣，直接决定了车辆的安全性、续航里程和使用寿命。电池在充放电过程中会产生大量焦耳热，若热量无法及时散发，电池温度持续攀升，不仅会导致电池性能衰减、容量降低，还可能引发热失控，造成严重的安全事故。因此，高效精准的电池热管理系统，已成为新能源汽车产业发展的核心技术瓶颈之一。

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MPI Code for Ghost Data Exchange in 3D Domain Decomposition with Multi-GPUsHere’s a comprehensive MPI code that demonstrates ghost data exchange for a 3D domain decomposition across multiple GPUs. This implementation assumes you’re using CUDA-aware MPI for efficient GPU-to-GPU communication.

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In CFD simulation, how to handle warped faces in mesh ?In CFD simulations, warped faces (non-planar faces) in a mesh can lead to inaccuracies in the solution, convergence issues, or even solver failures. Here’s how to handle them: