用AI分析了流体力学最近发表的多篇顶刊文章，发现这些趋势!

目录

主要内容(*为重点内容)

流体数值模拟及 Python编程和数据处理入门

一、课程导论

1、智能流体力学介绍

2、机器学习驱动的流体力学流场重建技术介绍

二、流体力学基础

1、流体力学基础

2、流体力学数据获得方法介绍(实验方法, CFD方法)

3、*经典流场模型介绍(绕流,渠道流)

4、*流体力学数据分析方法介绍

三、OpenFOAM 数值模拟基础

1、流体力学求解模型认知(RNAS, LES, DNS)

2、OpenFOAM运行环境配制

3、*OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作

四、 Python 编程入门

1、Python编程快速入门

2、Python数据科学简介

3、*Python流场数据后处理方法(流场云图, 参数统计曲线,概率图,能量谱等)

课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员)

1、直接数值模拟(DNS)二维(绕流), 三维流动(渠道流)案例教学

2、Python   对流场数据的读取与储存

3、Python   绘制流场云图

4、Python 计算与绘制常用流场统计结果图

机器学习基础

一、深度学习基础

1、*深度学习用于计算机视觉: 卷积神经网络(CNN)

2、深度学习用于文本和序列: 长短记忆神经网络(LSTM)

3、生成式神经网络: 生成式对抗神经网络(GAN)

4、*常用的高级深度学习神经网络模型讲解

二、强化学习基础

1、强化学习快速入门

2、高级深度强化案例介绍

课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员)

1、在个人电脑上搭建深度学习Python 环境(Tensorflow在CPU以及GPU安装方法)

2、使用 CNN 开发第一个深度学习算法(解决分类问题)

3、基于深度学习算法开发第一个流场预测算法(数据驱动的方柱绕流流场预测生成)

超分辨率问题和二维流场的三维重建问题

一、超分辨率问题:

1、*研究数据生成方法

2、*超分辨率问题的常用的深度学习模型介绍

3、*数据后处理方法

二、二维流场的三维重建:

1、*研究数据生成方法(三维流场)

2、*二维流场的三维重建的常用的深度学习模型介绍

3、*三维数据后处理方法

课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员)

1、完成简单的超分辨率重构问题

2、完成简单的三维重构问题

3、三维流场数据后处理(结合 Python 代码和   Paraview)

流场去噪问题和流场参数重建问题

一、流场去噪问题

1、*研究数据生成方法

2、*去噪常用的深度学习模型介绍(基于物理约束的强化学习方法以及自监督方法)

二、流场参数重建问题

1、*流场参数重建问题的常用的深度学习模型介绍

2、*PIV   实验数据后处理方法

课程实操:(所有示例流场数据和   Python 算法代码提供给学员)

1、完成流场去噪问题

2、完成流场参数重建问题

基于深度学习的高维插值方法

前沿论文分享及SCI论文写作指导

目标：以结构-声耦合模型 (Structure-Acoustic Coupling Models)中的传递函数预测为例讲解基于深度学习的高维插值方法

一、 高维插值方法

1、结构-声耦合模型问题介绍

2、*研究数据生成方法(基于Comsol)

3、*基于深度学习的高维插值方法

二、论文分享以及 SCI 写作指导

课程实操:(基于深度学习的高维插值方法应用)

答疑与互动

课程期间帮助学员解决理论疑点、技术难点，并可一定程度地给予学员相关研究方向的科研以及论文写作指导

目录

主要内容

经典流体力学与OPENFOAM入门

一、经典流体力学

核心要点：

1、回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型

2、探索流体力学在工业领域的多元应用

3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作

4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES)

实操环节：

1、OpenFOAM学习：

2、掌握OpenFOAM后处理操作

3、通过OpenFOAM获取流动信息

4、OpenFOAM多种功能使用教程：网络生成，模拟设置

5、基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（数据与代码提供给学员）

6、OpenFOAM模拟信息的后处理获取流场与压力信息（数据与代码提供给学员）

计算流体动力学与人工智能

二、机器学习基础与应用

核心要点：

1、了解Python语言的特征，熟悉常见的机器学习算法

2、掌握使用python语言用于数据后处理

3、了解计算流体动力学与AI的结合

实操环节：

1、基于Python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）

2、计算流体动力学与AI的结合案例讲解

三、时空超分辨率技术

核心知识点：

1、了解时空超分辨率技术的基本原理与应用

2、掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。

3、深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。

实操环节：

1、基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）

实验流体力学与人工智能

四、实验流体力学

核心知识点：

1、掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。

2、了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。

3、掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。

4、风洞试验

实操环节：

1、展示机器学习在实验流体力学领域的应用案例。

2、运用Python语言处理实验数据（数据与代码提供给学员）

五、人工智能与实验流体力学（流场部分）

核心知识点：

1、掌握实验流体力学数据处理的先进方法

2、了解并掌握DNN、CNN等常见深度学习技术在流场重构与预测中的应用。

实操环节：

1、基于人工智能技术的流场预测与重构方法

2、运用DNN技术进行流场预测（数据与代码提供给学员）

六、人工智能与实验流体力学（压力部分）

1、了解人工智能技术在压力预测预报的使用

2、理解融合物理知识的神经网络在误差控制项的使用

3、了解融合物理知识的神经网络(PINN)在流体力学的使用

实操环节：

1、基于人工智能技术的压力预测

2、融合物理限制(Physical   constrain) 神经网络（PCNN）的时序压力预测（数据与代码提供给学员）

空气动力学与人工智能技术

七、空气动力学与人工智能技术

核心知识点：

1、了解爬虫技术在网页数据获取的方法，掌握从开源网站获取信息的技术

2、熟悉民航机翼空气动力学性能

3、掌握基于MLP的气动性能预测方法

实操环节：

4、基于爬虫技术的网页数据获取

5、基于深度学习的机翼气动性能预测

实践案例：基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测（数据与代码提供给学员）

深度强化学习学习在流体力学中的应用

八、深度强化学习（Deep Reinforcement   Learning, DRL）

核心知识点：

1、掌握深度强化学习的主要框架

2、熟悉深度强化学习的常见算法及其应用场景。

3、理解深度强化学习中动作空间与观察空间的定义与应用。

4、理解代理模型(surrogate   model)的概念与意义

实操环节：

5、构建融合物理限制(Physical   constrain)的深度强化学习的环境空间（数据与代码提供给学员）

九、深度强化学习的工程实践

核心知识点：

6、掌握定义离散动作空间/连续动作空间的方法，提升算法设计能力

7、学习深度强化学习在工程领域的实际应用，增强解决复杂问题的能力

实操环节：

8、耦合代理模型的深度强化学习在民航飞机外形优化中的应用：

运用深度强化学习进行离散动作空间/连续动作空间的优化（数据与代码提供给学员）

课程互动与答疑

回顾实践案例课程内容，巩固所学知识、通过答疑加深对知识点的理解与掌握。前沿文献的解读，如SORA技术、风乌技术等，了解人工智能技术在流体力学领域的最新进展，保持学术前沿性。

目录

主要内容

机器学习与流体力学入门

一、流体力学基础理论与编程实战

1、流体力学的发展概述

2、不可压缩流体力学的基本方程

3、偏微分方程数值求解介绍

4、傅里叶变换和流体的尺度分析

5、伪谱法求解不可压缩流体力学方程

案例实践：

1、Matlab编程实现有限差分（案例数据与代码提供给学员）

2、Python编程伪谱法求解NS方程（案例数据与代码提供给学员）

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软件动网格技术的两相流求解

5、Fluent仿真后处理

案例实践：圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例文件提供给学员）

人工智能深度学习模型与流场超分辨技术

三、人工智能基础理论与优化方法

1、人工智能的基本概念

2、最优化理论算法： 

a) 最优问题的定义   

b) 优化算法介绍

3、机器学习算法简介：支持向量机等机器学习算法

4、深度学习的基本概念及实战

案例实践：Python实现基础网络架构

1、梯度下降算法的Python实现（案例数据代码提供给学员）

2、二阶函数极值问题的求解（案例数据代码提供给学员）

四、深度学习模型在流场超分辨中的应用

1、超分辨的基本概念和应用场景

2、经典超分辨算法

a) 基于局部自适应对偶性先验的最优化方法    

b) 超分辨算法的性能评估

3、分别基于卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络(GAN)的流场超分辨案例与实战

案例实践：Python编程实现流场超分辨，不同模型超分辨的优势和劣势分析

1、经典模型实现流体超分辨（案例数据代码提供给学员）

2、深度学习模型实现流体的超分辨（案例数据代码提供给学员）

五、深度学习模型的力学新范式及ODE求解实战

1、深度学习模型的动力学解释

2、残差神经网络（ResNet）与神经常微分方程(NeuralODE)

3、Neural ODE与与流体力学方程求解

4、循环神经网络(RNN)与流体动力学时序预测

a) RNN的基本概念 

b) RNN与隐式算法的对应关系

c) 时间序列预测在流体动力学中的应用

5、卷积神经网络(CNN)与流场特征提取

a)   CNN的基本原理 

b) 卷积与微分算子的对应关系

c)   CNN如何用于流场图像分析，如涡识别

案例实践：利用Neural ODE求解特定流体（案例数据代码提供给学员）

深度学习模型在流体力学中的应用

六、神经网络在湍流模拟中的应用

1、物理信息神经网络(PINN)

2、流动的拉格朗日结构提取与相互作用

a)   基于图片的涡旋特征提取

b)   基于图神经网络（GNN）的神经网络算法

3、嵌入物理信息的神经网络    

a)   基于几何对称性改造神经网络 

b) 基于拉格朗日结构和几何对称性的神经网络

案例实践：Python编程湍流的拉格朗日方法

1、流体力学的拉格朗日算法（案例数据代码提供给学员）

2、流体力学的拉格朗日神经网络（案例数据代码提供给学员）

七、神经网络在空气动力学中的应用

1、可压缩流体力学求解的数值方法和机器学习方法

a)   可压缩流体力学的数值方法

b)   神经网络在激波求解中的应用

2、高精度格式在神经网络中的实现

a)   高精度格式的主要思想和局限性

b)   基于高精度格式的机器学习算法

3、深度强化学习（Deep   Reinforcement Learning）的理论与算法

4、可压缩激波求解案例与编程实战

案例实践：Python编程求解可压缩流体力学方程

1、高精度格式求解可压缩流体力学方程（案例数据代码提供给学员）

2、深度学习模型求解可压缩流体力学方程（案例数据代码提供给学员）

流动可视化与新兴技术

八、流动生成与后处理

1、Tecplot可视化展示标量场、向量场等

2、Houdini展示渲染高保真流场

3、基于扩散模型（Diffusion   Model）的流动生成

4、动模态分解及流场预测

案例实践：Matlab编程实现DMD（案例数据代码提供给学员）