1、多相流：COMSOL能够模拟包含不同相态（如液体、气体和固体）的复杂流动，这对于化工过程、石油工程和食品工业等领域非常重要。
2、环境科学：在环境流体力学中，COMSOL可以模拟污染物的扩散、河流和海洋流动等，帮助理解和预测环境变化。
3、微流体学：在微尺度上，COMSOL可以模拟微通道中的流体流动，这对于微流体器件设计和实验室芯片技术至关重要。
4、能源效率：在能源领域，COMSOL流体力学模块可以模拟热交换器、风力涡轮机等设备的流体动力学行为，提高能源转换效率。
5、生物医学工程：在生物医学领域，COMSOL可以模拟血液流动、呼吸动力学等，为医疗器械设计和疾病治疗提供科学依据。
6、工业设计和优化：在汽车、航空航天、船舶制造等行业，COMSOL流体力学模块可以模拟流体动力学，优化设计以减少阻力、提高燃油效率和增强性能。
为促进科研人员、工程师及产业界人士掌握COMSOL软件的操作技能和流体力学仿真的理论知识，提高解决实际工程问题的能力，特举办“COMSOL流体力学多物理场仿真技术与应用”专题培训会，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
培训对象
流体力学、力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用、水利水电、生物医学、电子工程、计算机工程、自动化技术等领域的科研人员、工程师及相关行业从业者，以及跨领域研究人员。
讲师介绍
COMSOL 讲师
担任国外某大学助理教授，负责多门本科与研究生课程，指导多名博士及硕士研究生的科研工作。曾经或正在参与多个研究项目，研究方向包括非定常流体力学、气动声学、无人机空气动力学、风力机空气动力学、压气机失稳预测等。目前发表期刊和国际会议论文四十余篇，专利数项，担任多个期刊审稿人与客座编辑。
FLUENT 讲师
国家“985工程”重点高校工程系教授，主要从事流体力学和数据驱动的建模仿真研究，近年来发表SCI论文30余篇，授权2项发明专利，出版英文学术专著一部，并且担任五个国际期刊编委。
研究方向包括：计算流体力学、流体力学中的机器学习方法、数据驱动的计算力学、多相流动与传热传质等。
OpenFOAM 讲师
来自全球顶尖大学，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文多篇。
擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，气动信息预测，基于深度强化学习的气动优化。
培训大纲
COMSOL流体力学仿真技术与应用
目录 | 主要内容 | |
COMSOL仿真入门 | 一、COMSOL基本操作及后处理 1.1 几何模型创建 1.2变量定义与材料属性设置 1.3网格划分技巧及注意事项 1.4控制方程与边界条件设置 1.5仿真求解器选择与配置 1.6 仿真结果调用与可视化 1.7 数据图与动画绘制技巧 1.8 结果数据导出 1.9 COMSOL流体力学仿真模块介绍 | |
COMSOL仿真进阶 | 二、2D圆柱绕流问题 2.1 3D流场设置：设置3D流场的几何形状和边界条件。 2.2 展向流动分布：分析机翼展向上的流动分布特征。 2.3 翼尖涡形态：观察并分析翼尖涡的形态和演化过程。 三、3D管道内部流动 3.1 层流与湍流基本知识及其在COMSOL中的应用 3.2 管道内部流动仿真与流速/压力分布研究 | |
COMSOL仿真案例 | 四、流场粒子追踪与烟雾扩散 4.1 流线、迹线与脉线的区别及设置方法。 4.2 粒子追踪仿真意义与应用案例 4.3 烟雾扩散问题案例分析：展示粒子追踪仿真的应用方法和效果。 五、2D旋转机械仿真与搅拌机内部流场 5.1 动网格设置与旋转机械仿真技巧 5.2 转子附近压力分布与流场分析 5.3 2D搅拌机内部流场案例仿真：展示动网格在旋转机械仿真中的应用 六、多相流与液滴形成 6.1 多相流条件设置：设置多相流的条件，如相界面、相变 6.2 沾湿壁面设置：设置沾湿壁面的条件以模拟多相流在壁面上的行为。 6.3 T型细小管道内的液滴形成案例研究：通过T型细小管道内液滴形成的案例研究，展示多相流仿真在微尺度流动中的应用。 七、振动结构与流场相互作用 7.1 流固耦合条件设置：设置流固耦合的条件以模拟振动结构与流场的相互作用。 7.2 结构振动条件设置：设置结构振动的条件，如振动频率、振幅等。 7.3 初始条件设置：设置仿真的初始条件，如流场速度、压力等。 7.4 振动圆柱与流动相互作用案例研究：通过振动圆柱与流动相互作用的案例研究，展示流固耦合仿真在结构动力学和流体力学交叉领域的应用。 八、多种粒子混合与搅拌机内部扩散 8.1 粒子追踪设置：设置粒子追踪的参数以模拟多种粒子的混合运动。 8.2 COMSOL中解析方程设置：设置解析方程以描述粒子的运动规律和相互作用。 8.3 时域上的粒子分离研究：在时域上研究粒子的分离过程和机制。 8.4 搅拌机内部两种粒子相互扩散案例研究：通过搅拌机内部两种粒子相互扩散的案例研究，展示多种粒子混合仿真在***领域的应用。 九、双管换热与对流换热 9.1 对流换热设置：设置对流换热的条件以模拟双管换热过程。 9.2 温度提取与分析：提取仿真过程中的温度数据以进行分析。 9.3 换热管案例研究：通过换热管的案例研究，展示双管换热仿真在热交换器设计和优化中的应用。 十、湍流模拟 10.1湍流设置：设置湍流的条件以模拟湍流流动。 10.2流场结构提取：提取流场结构以分析湍流的特征。 10.3湍流风条件下人体周围流场案例研究：通过湍流风条件下人体周围流场的案例研究，展示湍流模拟在***领域的应用。 十一、流动通过多孔介质仿真 11.1多孔介质设置：设置多孔介质的条件以模拟流动通过多孔介质的过程。 11.2压力与热量通过多孔介质的传递：分析压力与热量在多孔介质中的传递过程。 11.3多孔滤水装置案例研究：通过多孔滤水装置的案例研究，展示流动通过多孔介质仿真在环保、水处理等领域的应用。 11.4容器中水加热沸腾仿真：模拟容器中水加热至沸腾的过程，分析温度分布和气泡形成等特征。 | |
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
目录 | 主要内容 | |
流体力学基础 | 一、流体力学基础理论与编程实战 1、流体力学的主要内容 2、不可压缩流体力学的基本方程 3、Navier–Stokes方程的数值求解介绍 4、有限体积法与有限差分法介绍 案例实践： 1、Matlab编程实现有限差分（案例教学） 2、使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行流体力学问题的案例，例如使用神经网络进行流场重建（案例教学） 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软件对两相流求解 5、Fluent仿真后处理 案例实践： 1、圆柱绕流、喷雾蒸发的Fluent求解流程（案例教学） 2、讨论Fluent与深度学习结合的潜力，如使用深度学习优化Fluent的网格划分和参数估计（案例教学） | |
线性代数数据处理 | 三、机器学习线性代数基础与数据处理 1、了解Python语言的特征，特别是向量表示 2、数据分布的度量 3、特征值分解进行主成分分析PCA 4、奇异值分解SVD 5、数据降维 6、基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学） | |
人工智能深度学习基础 | 四、人工智能基础理论与优化方法 1、基本概念、神经网络的第一性原理 2、感知机模型 3、激活函数分类介绍 4、损失函数分类介绍 5、优化算法的分类介绍 案例实践：Python实现基础网络架构 1、 梯度下降算法的Python实现 2、二阶函数极值问题求解（案例教学） 3、使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学） | |
残差神经网络 | 五、利用残差神经网络求解常微分方程 1、残差神经网络（ResNet）介绍 2、利用ResNet求解常微分方程(NeuralODE) 3、ResNet在解决多相流和多尺度流体问题中的应用 4、Neural ODE与流体力学方程求解（案例教学） 5、使用Neural ODE求解流体力学问题，如流场的动态演化（案例教学） | |
卷积神经网络(CNN) | 六、卷积神经网络与流动特征提取 1、卷积的定义与特定 2、卷积神经网络的基本结构 3、CNN如何用于流场信息预测分析，如湍流传热预测（案例教学） | |
物理融合神经网络 | 七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用 1、物理融合的神经网络(PINN)介绍 2、PINN的训练与稳定性 3、PINN求解公式中的系数 案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学） | |
流动控制 | 八、利用强化学习实现流动控制 1、强化的核心概念—马尔可夫决策过程 2、Q-learning介绍 3、利用强化学习实现2D 卡门涡街的流动控制（案例教学） | |
不确定性分析 | 九、利用UQnet对预测结果的不确定性进行分析 1、不确定性量化定义和重要性 2、常见的不确定性量化方法 3、概述 UQnet 和 PI3NN 方法的重要性 4、UQnet 简介和核心方法：PI3NN 的基本原理 5、使用 UQnet 进行对实际案例进行不确定性量化分析，如在复杂流动问题中评估模型的预测不确定性（案例教学） | |
基于OpenFOAM和深度学习驱动的流体力学计算与应用
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。 | |
部分案例图展示：
培训特色
FLUENT 专题
1、前沿技术融合：结合了传统的流体力学理论与最新的深度学习技术，提供了一个跨学科的学习平台，让学员能够掌握如何将现代AI技术应用于传统工程领域。
2、实战案例驱动：通过丰富的案例实践，如Matlab编程、TensorFlow或PyTorch框架应用，以及Fluent软件的操作，让学员在实际操作中学习和掌握理论知识。
3、深度学习与流体力学的深度结合：特别强调了深度学习在流体力学问题中的应用，如流场重建、网格划分优化等，这些内容能够帮助学员在流体力学领域实现技术突破。
4、全面的技术栈覆盖：从基础的线性代数、数据处理，到复杂的人工智能理论和优化方法，再到残差神经网络和卷积神经网络应用，培训内容覆盖了从基础到高级的多个技术层面。
5、物理融合神经网络（PINN）的应用：介绍了物理融合神经网络在湍流模拟中的应用，这是一种将物理定律嵌入到神经网络架构中的创新方法。
6、强化学习在流动控制中的应用：提供了强化学习在流动控制中的实际应用案例，如2D卡门涡街的流动控制，这是流动控制领域的一个新兴研究方向。
7、不确定性量化分析：通过UQnet和PI3NN方法，教授学员如何对预测结果进行不确定性分析，这对于提高模型的可靠性和预测精度至关重要。
OpenFOAM 专题
1.前沿技术深度聚焦：结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在流体力学领域的最新研究进展。
2.全方位技能提升：涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。
3.专业优质资源：提供丰富案例数据与代码资源，确保学习效果与实践体验。
报名须知
时间地点
COMSOL流体力学仿真技术与应用
2024年12月27日-12月29日
在线直播（授课三天）
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
2025年01月11日-01月12日
2025年01月17日-01月19日
在线直播（授课五天）
基于OpenFOAM和深度学习驱动的流体力学计算与应用
2024年11月30日-12月01日
2024年12月06日-12月08日
在线直播（授课五天）
报名费用
（含报名费、培训费、资料费）
课程名称 | 价格（元） | |
专题一：COMSOL流体力学仿真技术与应用 | 3500 | |
专题二：基于Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 | 4900 | |
专题三：基于OpenFOAM 和深度学习驱动的流体力学计算与应用 | 4900 | |
专题一优惠：
2024年12月6日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠；
专题二优惠：
2024年12月6日前报名缴费可享受300元早鸟价优惠；
参加过我单位举办的其它课程的老学员可享受额外300元优惠；
凡参加本期课程学员本人可免费参加一次由本单位举办的相同专题的课程；
专题三优惠：
2024年11月1日前报名缴费可享受300元早鸟价优惠；
参加过我单位举办的其它课程的老学员可享受额外300元优惠；
【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函；
增值服务
1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；
2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；
3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的专业技能结业证书；
联系方式
