轻松入门Fluent+OpenFOAM指南，突破学习瓶颈！再次打破国际科研难题！

深度学习正迅速成为科学计算的核心技术，为推动计算流体动力学领域的发展提供了许多机会。在这里，我们重点介绍了一些具有最大潜在影响的领域，包括加速直接数值模拟、改进湍流闭合建模以及开发增强的降阶模型。我们还讨论了机器学习的新兴领域，这些领域对计算流体动力学很有希望，以及一些应该考虑的潜在限制。

随着深度学习技术的快速发展，其在多个领域的应用已经取得了显著的成果。在计算流体力学领域，深度学习技术为解决复杂流动问题提供了新的方法和思路。

CFD领域在处理复杂流动问题时，面临着基础模型复杂、运算量大、难以集成等瓶颈。特别是在航天航空、海洋船舶、土木工程及能源动力等行业，有大量流体控制及优化设计的难题需要解决。传统方法在应对非线性及高维复杂性挑战时显得力不从心，而深度学习的引入为解决这些问题提供了新的思路和方法。

深度学习在计算流体力学（CFD）中的优势应用主要体现在以下几个方面：

复杂流动现象的模拟与预测；数据驱动的流体动力学研究；流场特征的自动识别与分析；深度强化学习在流体控制中的应用；CFD数据前处理；图像识别与处理；

深度学习在流体力学领域的应用已经取得了显著的成果，为解决复杂流动问题提供了新的方法和思路。未来的研究将致力于推动深度学习在流体力学领域的应用和发展，为实际工程应用提供更加准确和高效的解决方案。

深度学习流体力学主讲老师来自国家“双一流”建设高校 、 “985 工程”“211 工程”重点高校。流体力学专业，擅长机器学习辅助湍流建模研究。第一作者在Journal of Fluid Mechanics、Physical Review Fluids和Physics of Fluids

等流体力学顶级期刊发表15篇论文，并在国际与国内流体力学会议期刊发表5篇论文，担任JFM，POF和AMS等多个杂志的审稿人。

目标：本期的课程内容旨在融合深度学习技术与传统流体力学方法，推动智能流体力学领域的发展。通过为期五天的内容，学员将系统地掌握深度学习在流体力学中的基础知识，并了解如何将这些先进技术应用于实际的流体力学仿真和分析中。课程内容涵盖了深度学习的基本框架、卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）、生成对抗网络（GAN）、强化学习（RL）以及Transformer模型的结构和应用。通过对这些理论的深入讲解，学员将能够在流体力学领域构建并优化模型，提升模拟和预测的精确性。课程深入探讨了数据驱动方法与传统计算流体力学（CFD）的关系，并介绍了物理信息神经网络（PINN）的原理与应用。学员将学习如何通过Python处理CFD数据、优化模型超参数、以及结合深度学习技术求解流体力学问题。此外，课程通过实际案例展示了PINN模型在解决CFD问题中的效果，以及如何在三维流体力学应用中使用PINN模型。这些实践内容旨在使学员不仅能够理解基础理论，还能通过实战项目掌握实际操作能力。

第三、第四天这两天的课程侧重于智能流体力学在OpenFOAM、ANSYS Fluent仿真工具中的应用。学员将学会如何在Linux平台上使用Python脚本与OpenFOAM进行数据交互，并结合AI技术优化流体力学仿真。通过具体的案例分析，学员将深入理解如何使用深度学习和强化学习模型进行流体力学预测与优化。

第五天的内容划分为四个模块，其中重点围绕智能流体力学的实际项目展开，深入探讨了如何将深度学习与流体力学相结合，解决复杂的流场识别、预测、重构与优化问题。课程分为多个模块，涵盖了U-Net架构在翼型流场中的应用、图神经网络在CFD建模中的应用、物理信息神经网络驱动的气泡流体力学方法、以及基于扩散模型和强化学习的流体力学模型优化与加速。

整个课程内容不仅理论与实践结合紧密，还通过实际案例分析与代码复现，帮助学员们掌握了如何在智能流体力学领域中应用先进的深度学习与图神经网络技术。

课程提供包含：

提供五天课程全部PPT课件

课程中所使用到的软件工具（包括安装方法）

课程中所涉及到的案例文件分享

课程中所使用的数据集

分享课程所涉及到的所有代码

领域论文分享（包括部分中文注释）

第一天：智能流体力学基础(前期准备)

1.智能流体力学中的深度学习基础

1.1介绍深度学习的基本概念及常用的深度学习框架

1.2认识有监督学习和无监督学习的基本原理及应用场景

1.3讲解全连接神经网络与拓展模型DNN的结构及其应用

1.4介绍卷积神经网络CNN的基本原理及其扩展模型DCNN

1.5详细剖析图神经网络（GNN）和图卷积神经网络（GCN）

1.6讲解RNN和LSTM的工作原理及其在时间序列数据处理中的应用

1.7剖析残差网络ResNet的核心思想及其应用

1.8回顾生成对抗网络的基本结构及其在生成模拟数据中的应用

1.9探索强化学习和深度强化学习（DQN）的核心思想及其应用

1.10剖析处理序列数据的深度学习架构Transformer及其应用【Python源码+经典案例实操】

2.智能流体力学五阶段

2.1提出智能流体力学要建模的问题；

2.2收集和整理训练数据，为智能流体力学模型提供信息；

2.3选择表示智能流体力学模型的架构；

2.4设计损失函数，评估智能流体力学模型的性能；

2.5选择和实施优化算法，训练智能流体力学模型。

3.传统流体力学方法与应用

3.1复习经典流体力学的基本理论和核心概念

3.2讲解流体力学中的基本方程，包括质量守恒方程、动量方程和能量方程

3.3探讨求解纳维-斯托克斯方程的基本方法和技术

3.4介绍流体力学在工业领域中的实际应用 

3.5流体力学仿真工具的使用概述，包括软件工具的操作和应用实例

3.6讲解用于流体力学问题求解的算法，包括数值方法和计算技术【Python源码+经典案例实操】

第二天：CFD流体力学与PINN算法应用

1.数据驱动方法及其应用

1.1数据驱动技术与传统计算流体力学（CFD）的异同及相互关系

1.2介绍使用Python语言处理CFD数据的具体方法与技巧

1.3剖析如何选择和调优模型的超参数以提高性能

1.4讲解特征选择与降维技术在数据处理中应用的关键步骤

1.5实现算法数据处理的具体步骤，包括输入输出的Python代码示例、

1.6介绍如何应用深度学习技术来求解数值计算流体力学（CFD）问题

2. 机器学习驱动计算流体动力学

2.1使用有限体积法进行CFD数值模拟的基本概念和实践

2.2分析深度学习技术如何与流体力学结合，提供实际应用案例

2.3机器学习技术应用于计算流体动力学（CFD）问题的处理

2.4在CFD中相干结构的识别和分析，结合具体实例

2.5通过案例分析，展示机器学习在离散与连续流体预测中的应用

2.6流体动力学中的Reduced-order建模技术及其在简化复杂流场计算中的应用

2.7流体动力学机器学习方法的大规模基准——CFDBench

3.物理信息神经网络的原理应用【Python源码+经典案例实操】

3.1神经常微分方程的概念及其在物理信息神经网络中的作用

3.2将机器学习方法有效地应用于构建和优化物理信息神经网络

3.3讲解PINNs的基本原理，并展示其在实际应用中的效果

3.4导读 PINNs模型的结构及其变种在不同领域的应用

3.5使用PINN模型求解N-S方程，以模拟复杂的流体动力学问题

3.6PINNs结合数据驱动方法的解决方案，以增强模型的表现

3.7PINNs模型在解决CFD流体动力学问题中的具体应用与实践

4.物理信息神经网络项目实战与算法剖析【Python源码+经典案例实操】

4.1PINN求解稳态非稳态圆柱绕流问题

4.2基于机器学习的湍流涡粘模型：以翼型流动为例

4.3基于Transformer网络架构的几何编码与流场预测网络模型

4.4物理信息神经网络在3D领域的流体力学应用

4.5基于湍流预测的物理深度学习Turbulent-Flow-Net

第三天：智能流体力学在OpenFOAM流体仿真技术中的应用

1.OpenFOAM仿真技术基础

1.1讲解如何编译、安装和配置OpenFOAM环境，确保仿真工具能够正常运行

1.2深入剖析OpenFOAM的框架结构，了解其内部工作机制和模块组成

1.3讲解如何使用Paraview进行仿真结果的可视化分析，提升数据呈现效果

1.4foamToVTK通过具体案例分析如何使用VTK进行OpenFOAM数据的处理与分析

1.5在Linux平台使用Python脚本与OpenFOAM进行数据交互和自动化处理

1.6OpenFOAM流体力学求解器的实际应用场景和方法

2.基于AI驱动的OpenFOAM流体力学仿真实战【实操演练】

2.1深入操作OpenFOAM进行仿真，并对典型的流体力学算例进行详细分析

2.2剖析如何有效采集、生成和转换OpenFOAM仿真数据，以便后续分析和处理

2.3从仿真数据中提取流场、压力和流速等关键特征进行分析 

2.4使用OpenFOAM仿真数据训练神经网络模型，并进行流体力学预测

2.5使用深度强化学习中的DQN模型对OpenFOAM仿真数据进行建模与训练

2.6通过具体案例研究，分析如何使用OpenFOAM模拟柱体流动并应用AI技术进行优化

2.7使用如何将深度强化学习应用于OpenFOAM仿真中，提升流体力学问题的求解能力

第四天：智能流体力学在ANSYS Fluent流体仿真技术中的应用

1.Fluent仿真与框架解析

1.1介绍如何安装和配置ANSYS Fluent以便进行仿真分析

1.2详细剖析ANSYS Fluent流体力学相关的架构与功能模块

1.3通过Python与ANSYS Fluent进行交互和自动化操作

2.Fluent数据仿真驱动方法【实操演练】

2.1掌握Fluent的基本操作流程与技巧，熟练进行模拟设置

2.2介绍如何有效地采集和生成ANSYS Fluent的仿真数据

2.3讲解生成仿真数据将其转换为不同格式以便后续分析

2.4对Fluent模拟的数据进行预处理，提取关键特征用于分析

3.Fluent流体力学仿真技术融合AI算法分析【实操演练】

3.1通过实例操作，深入分析如何使用ANSYS Fluent进行流体力学仿真

3.2从仿真数据中提取流体力学相关的特征进行深度分析

3.3使用ANSYS Fluent仿真数据，构建并训练神经网络模型进行预测与优化

第五天：智能流体力学项目实战

(内容包括论文导读、原理剖析、论文算法代码讲解、代码实操和代码复现)

说明：第五天的内容所有提供的论文和案例都有代码，其中重点选取几个案例剖析其论文原理和源码（已进行标注【Python源码+实操】），剩余的论文和代码重点在PPT针对核心内容进行简要精炼的讲解，其中的代码统一提供（已进行标注【算法原理核心精炼简要讲解+赠送源码+Python注释】），提供以后的源码复现出现问题可以咨询学习群。此外，如果第五天时间多余，会根据时间调整剖析其他文章更多的核心源码。

模块一：基于U-Net架构的智能流体力学

1.基于U-Net深度学习的翼型流场识别、预测、重构与优化

1)U-Net网络结构与深度学习基础：介绍U-Net的网络架构，卷积层、池化层和上采样层的作用，以及其在图像处理中的应用。

2)流场数据的预处理与特征提取：讲解如何对翼型流动仿真数据进行预处理，包括数据归一化、裁剪和增强，及特征提取的方法。

3)流场识别与预测模型的构建：探讨如何使用U-Net模型进行流场的识别与预测，包括模型训练、优化算法和评估指标。

4)流场重构与优化技术：介绍流场数据的重构技术及优化方法，如何利用U-Net进行流场的高精度重构，并结合实际案例进行优化。

2.基于流体几何形状与流场特征的深度学习方法

1)流体几何形状的表示与建模：介绍如何利用深度学习技术表示和建模流体几何形状，包括几何特征提取和表示方法。

2)流场特征提取与分析：探讨流场特征的提取方法，如速度场、压力场的特征，及其在深度学习中的应用。

3)深度学习模型构建与训练：讲解如何构建适用于流体几何形状和流场特征的深度学习模型，包括模型设计、训练过程和优化策略。

4)应用案例与性能评估：介绍深度学习方法在实际流体问题中的应用案例，及如何评估模型性能和优化效果。

3.使用密集U-Net进行压力轮廓预测 CFD

1)U-Net网络架构与深度视觉基础：详细介绍U-Net的网络结构，包括编码器、解码器、跳跃连接等组成部分及其在图像分割中的作用。

2)流场数据的预处理与增强：探讨如何对流场数据进行预处理和增强，包括数据归一化、去噪声、增强技术，以提高U-Net模型的训练效果。

3)流场识别与分割技术：讲解如何利用U-Net进行流场的识别和分割，包括模型的训练、超参数调整和评估指标。

4)流场分析与可视化：介绍如何基于U-Net分割结果进行流场的分析和可视化，帮助理解流场特征和优化设计。

模块二：基于图神经网络架构的智能流体力学

1.用于编写和训练基于图神经网络的计算流体动力学应用程序求解器

1)图神经网络（GNN）基础与应用：介绍图神经网络的基本概念和架构，包括节点、边的表示方法，以及如何将其应用于流体动力学问题。

2)计算流体动力学（CFD）问题建模：探讨如何将CFD问题建模为图结构，涉及流体域的离散化、网格划分以及图数据的构建方法。

3)GNN模型的构建与训练：讲解如何设计和训练适用于CFD应用的GNN模型，包括模型架构的选择、损失函数的定义以及训练过程中的优化策略。

4)GNN在CFD中的求解性能评估：介绍如何评估GNN模型在CFD问题中的求解性能，包括误差分析、计算效率评估和实际应用案例。

2.基于图神经网络的CFD模型预测在不同物理参数下的流场

1)图神经网络（GNN）在CFD中的应用概述：介绍图神经网络如何用于CFD模型预测，涵盖其在处理流体力学问题中的优势和应用场景。

2)流场预测的物理参数建模：探讨如何将不同的物理参数（如流速、压力、粘度等）整合到图神经网络模型中，以实现对流场的准确预测。

3)GNN模型的训练与验证：讲解训练GNN模型以预测流场的步骤，包括数据准备、模型训练、验证方法，以及如何处理不同物理参数下的模型适应性。

4)基于GNN的流场预测性能分析：介绍如何评估GNN在不同物理参数条件下的流场预测性能，包括误差分析、结果可视化和模型改进策略。

3.基于物理信息神经网络驱动的气泡流体力学方法

1)物理信息神经网络（PINN）基础：介绍物理信息神经网络的核心概念，包括其如何结合物理定律与数据驱动方法，以解决复杂的流体力学问题。

2)气泡流体力学问题建模：探讨如何将气泡流体力学问题转化为适用于PINN的形式，包括气泡行为的物理模型和方程的设定。

3)PINN模型的构建与训练：讲解如何构建和训练PINN模型来模拟气泡流动，包括网络架构的设计、损失函数的定义和训练过程中的技巧。

4)气泡流体力学的仿真与优化：介绍如何使用PINN进行气泡流体力学的仿真，分析模型预测结果，并探索优化气泡流动特性的策略和方法。

4.基于混合图神经网络的 CFD 计算模型加速流体预测

1)混合图神经网络（Hybrid GNN）原理：介绍混合图神经网络的基本原理，包括如何结合不同类型的图神经网络（如图卷积网络和图注意力网络）以提高流体预测的准确性和效率。

2)CFD模型的图数据表示：探讨如何将计算流体动力学（CFD）模型转化为图结构数据，包括流体域的离散化、网格化方法以及图数据的生成。

3)GNN模型的构建与训练优化：讲解如何构建适用于CFD问题的混合GNN模型，涵盖模型设计、训练流程、超参数优化以及如何处理大规模流体预测问题。

4)流体预测的性能加速与评估：介绍如何评估混合GNN在加速流体预测中的表现，包括性能对比、计算效率分析以及实际应用案例的验证。

模块三：基于扩散模型的智能流体力学  

1.基于高保真流场重建的物理信息扩散模型

1)扩散模型的基本原理：介绍扩散模型的基本概念，包括其在深度学习中的应用及如何用于流体力学问题的建模和求解。

2)扩散模型在流体力学中的应用：探讨扩散模型如何用于流体力学中的数据生成、预测和模拟，包括具体的应用场景和方法。

3)模型训练与优化：讲解如何训练基于扩散模型的流体力学方法，包括数据准备、模型参数调整和优化技术。

4)结果分析与应用案例：介绍如何分析扩散模型的预测结果，展示实际案例中的应用效果，并探讨模型在流体力学问题中的潜在改进方向。

2.使用去噪扩散概率模型进行翼型流动模拟的不确定性替代模型

1)去噪扩散概率模型基础：介绍去噪扩散概率模型的核心概念和方法，包括扩散过程、去噪过程以及模型在处理复杂数据中的优势。

2)翼型流动模拟中的不确定性建模：探讨如何将翼型流动模拟中的不确定性纳入到去噪扩散概率模型中，涵盖不确定性来源、建模方法以及如何影响流动预测。

3)去噪扩散模型的训练与优化：讲解如何训练去噪扩散概率模型以适应翼型流动模拟，包括数据准备、模型参数调整、训练过程以及优化策略。

4)模型应用与性能评估：介绍如何使用去噪扩散概率模型进行翼型流动模拟的不确定性替代，展示实际应用中的效果，并评估模型的性能，包括不确定性处理的效果、预测精度和实际应用案例。

模块四：深度神经网络与强化学习的智能流体力学

1.基于翼型可压缩湍流的高精度深度学习推理

1)高精度深度学习模型概述：介绍高精度深度学习模型的基础，包括深度学习的核心原理、模型架构（如卷积神经网络、变换器等）以及其在湍流模拟中的应用。

2)翼型上的可压缩湍流建模：探讨如何将翼型上的可压缩湍流问题转化为深度学习模型可处理的形式，包括流动方程的离散化、湍流特征的提取和数据准备。

3)深度学习推理技术的应用：讲解如何应用深度学习推理技术进行高精度湍流预测，包括模型训练、推理过程、超参数调整和结果优化。

4)模型性能评估与应用案例：介绍如何评估深度学习模型在翼型上的可压缩湍流模拟中的性能，包括预测精度、误差分析和实际应用案例的验证。

2.基于深度学习的流体力学降阶建模技术与方法

1)降阶建模基础与深度学习概述：介绍降阶建模的基本概念及其在流体力学中的应用，探讨深度学习如何用于提高降阶模型的精度和效率。

2)深度学习在降阶建模中的应用：讲解深度学习技术在降阶建模中的具体应用，包括网络架构的选择、数据处理和模型训练方法。

3)深度学习方法的性能评估与优化：探讨如何评估深度学习方法在降阶建模中的性能，包括误差分析、计算效率和优化策略。

4)案例研究与实际应用：通过具体案例研究，展示深度学习在实际降阶建模中的应用效果和实际操作，包括流体动力学问题的解决方案和模型优化过程。

3.使用有限体积神经网络预测非稳定不可压缩流体动力学

1)有限体积神经网络（FVGN）基础:介绍有限体积神经网络的基本概念，包括其如何将有限体积方法与神经网络技术结合，以解决流体动力学问题。

2)非稳定不可压缩流体动力学建模:探讨如何建模非稳定不可压缩流体动力学问题，涵盖关键方程（如Navier-Stokes方程）及其在FVGN中的应用。

3)FVGN模型的构建与训练:讲解如何构建和训练FVGN模型以预测非稳定不可压缩流体流动，包括网络架构设计、损失函数选择、训练过程及优化策略。

4)模型预测结果的验证与应用:介绍如何验证FVGN模型在非稳定不可压缩流体动力学中的预测结果，包括性能评估、误差分析以及实际工程案例的应用。

4.深度强化学习在流体力学领域的原理剖析与创新应用

1)深度强化学习（DRL）基础：介绍深度强化学习的核心概念，包括智能体、环境、奖励机制和策略优化，及其在复杂系统中的应用。

2)流体力学中的控制与优化问题建模：探讨如何将流体力学问题建模为强化学习环境，包括状态空间、动作空间和奖励函数的设计。

3)DRL模型的构建与训练：讲解如何构建和训练适用于流体力学的深度强化学习模型，包括算法选择（如DQN、PPO、DDPG等）、模型架构、训练流程和优化策略。

4)应用案例与性能评估：介绍DRL在流体力学中的实际应用案例，如流动控制、优化设计和实时预测，并评估模型性能，包括效果分析、实验结果和实际应用中的挑战。

5. 基于深度卷积神经网络的翼型周围流场快速预测

1)深度卷积神经网络（CNN）提取流场特征：介绍卷积神经网络的基本原理及其在流体力学中的应用，重点阐述CNN在提取流场特征方面的优势。

2)翼型周围流场数据处理：探讨翼型周围流场的特征提取和数据预处理方法，为CNN模型的训练和预测提供高质量输入数据。

3)CNN模型构建与训练：讲解如何构建和训练适用于翼型流场预测的深度卷积神经网络，包括网络架构设计、损失函数选择和训练优化策略。

4)流场快速预测与性能评估