深度强化学习（DRL）最近被广泛应用于物理和工程领域，因为它能够解决以前由于非线性和高维性而无法解决的决策问题。在过去的几年中，它已经在该领域的 计算力学 ，特别是在流体动力学中，最近在流动控制和形状优化中的应用。在这项工作中，我们进行了详细的审查现有的DRL应用流体力学问题。此外，我们提出了最近的结果，进一步说明在流体力学的DRL的潜力。每种情况下使用的耦合方法进行了介绍，详细介绍了它们的优点和局限性。我们的审查还侧重于比较与经典的方法为 最优控制 和优化。最后，描述了几个测试用例，说明在这一领域取得的最新进展。本出版物的目的是向希望用这些方法解决新问题的研究人员提供对DRL能力的理解，以及在流体力学方面的最新应用,在流体力学和机械工程领域，人们也面临着高维非线性问题。例如，使用计算模拟来测试几种不同的设计或配置已被证明是一种有用的技术。然而，探索的可能性的数量可以使这种搜索困难，因为它往往是不可行的，以评估所有的配置。因此，自动优化程序的帮助是必要的，以帮助找到最优的设计
深度学习在流体力学应用前沿研究主要集中在基于深度学习的流动建模与预测、深度学习与多尺度建模、深度学习在湍流建模中的应用、深度学习与流动控制、深度学习在多相流动建模中的应用、深度学习与流体力学反问题求解等方面。传统的流体力学模拟方法在处理高复杂度、非线性问题时可能会遇到限制，而深度学习技术可以为流体力学带来新的思路和方法。深度学习在流体力学领域的应用为解决复杂流动问题提供了新的方法和思路，为提高流体动力学仿真的精度和效率，实现流场的优化和控制，以及对复杂流动现象的理解提供了新的途径。
流动建模和预测：深度学习可以用于流体力学中的流动模式识别和预测，例如通过卷积神经网络（CNN）来分析流场的特征，实现对流动行为的预测和模式识别。
湍流建模：深度学习可以用于湍流模拟和建模，传统方法对于湍流模式的预测和模拟存在挑战，而深度学习可以通过学习大量的湍流数据来提高湍流模式的准确性。
流动控制：深度学习可以用于流动控制领域，通过+对流动系统的实时数据进行分析和预测，从而实现流动控制的智能化和优化。
多相流建模：深度学习可以用于多相流动的建模和预测，例如在液体-气体界面的动态行为、泡沫流动等方面的研究中发挥作用。
反问题求解：深度学习可以用于流体力学中的反问题求解，例如逆问题、参数估计等方面，提高对复杂流场的理解和分析能力。
流体力学数据挖掘：深度学习可以帮助识别和利用流体力学数据中的模式和规律，从而实现对流体力学系统更深入的理解。
近年来发过哪些顶刊以及方向：
JCP| Physics-informed neural networks：A deep learning framework for solve forward and inverse problems involves nonlinear partial differential equations
Nature communications| Deep learning for universal linear embeddings of nonlinear dynamics
ACM Digital Library| Learning Koopman invariant subspaces for dynamic mode decomposition
Computer Science| Deep learning and its application in physical phenomena
Science Direct| Deep Learning for Flow Prediction in Complex Engineering Applications
Journal of Fluid Mechanics| Reynolds averaged turbulence modelling using deep learning with embedded invariance
本课程围绕深度学习的基础理论与流体力学的应用展开，通过深度学习在流体力学中的应用案例分析深度学习在流体力学中的流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等方面的应用案例，深入了解其实际应用场景。实践项目：包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等实践项目，通过动手操作，加深对深度学习与流体力学理论的理解，并培养实际问题解决能力。
主讲老师来自国内顶尖课题组，长期从事深度学习流体力学研究，和多个高校公司有深度学习流体力学项目合作，长期从事流体力学方向的培训讲解。
老师主要擅长领域：
流体流动预测模型
利用深度学习技术设计了一个基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网（RNN）的流体力学模型。
使用大规模的流体动力学数据集对模型进行训练，包括不同流体介质、流速和流动条件下的流体流动情况。
通过调整网络结构和超参数，提高模型的准确性和泛化能力。
流场特征提取与分析
开发了一套流场特征提取算法，用于从复杂的流体流动数据中提取关键特征。
使用卷积神经网络对流场图像进行特征学习，提取出流速、压力、涡旋等流场特征。对提取的特征进行可视化和分析，帮助工程师深入理解流体流动的物理过程。多物理场耦合模拟
开发了一个多物理场耦合模拟框架，将流体力学模型与其他物理场模型（如热传导、结构力学）进行耦合。
通过深度学习技术实现了流体力学模型与其他物理场模型之间的信息交换和参数优化，实现多物理场的协同模拟。
让学员掌握：深度学习在流体力学中的应用案例分析，分析深度学习在流体力学中的流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等方面的应用案例，深入了解其实际应用场景。
实践项目：包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等实践项目，通过动手操作，加深对深度学习与流体力学理论的理解，并培养实际问题解决能力。
第一天
深度学习基础
1. 深度学习基础概念回顾
1.1 神经网络基础知识回顾
1.1.1 感知机、多层感知机
1.1.2 激活函数、损失函数、优化算法
1.2 深度学习框架介绍
1.2.1 TensorFlow 基础
1.2.2 PyTorch 基础
1.3 数据预处理技术
1.3.1 数据清洗与缺失值处理
1.3.2 特征缩放与标准化
1.3.3 数据增强技术
第二天
有限元方法在流体力学中的应用
2. 流体力学基础回顾
2.1 流体力学基本概念和方程
2.1.1 流体力学基本方程
2.1.2 流体运动描述方法
2.2 数值模拟方法简介
2.2.1 有限差分法
2.2.2 有限体积法
2.2.3 有限元法
2.3 有限元方法在流体力学中的应用
2.3.1 流体力学中的有限元法基础
2.3.2 有限元模拟案例分析
第三天
深度学习在流体力学中的应用案例分析
3. 深度学习在流体力学中的应用概述
3.1 神经网络在流体力学中的潜在应用
3.2 目前深度学习在流体力学领域的研究现状
3.2.1 流场预测
3.2.2 边界条件识别
3.2.3 湍流模拟
3.2.4 优化问题求解
4. 深度学习在流体力学中的应用案例分析
4.1 深度学习在流体力学中的流场预测
4.1.1 CNN 模型在流场预测中的应用
4.1.2 LSTM 模型在流场时间序列预测中的应用
4.2 深度学习在流体力学中的边界条件识别
4.2.1 卷积神经网络在边界条件识别中的应用
4.2.2 对抗生成网络在边界条件生成中的应用
4.3 深度学习在流体力学中的湍流模拟
4.3.1 GAN 模型在湍流模拟中的应用
4.3.2 强化学习在湍流控制中的应用
4.4 深度学习在流体力学中的优化问题求解
4.4.1 深度强化学习在流动控制中的应用
4.4.2 遗传算法与深度学习的结合应用
第四天
基于深度学习流场预测与湍流模拟
5. 实践项目一：流场预测
5.1 数据集准备与预处理
5.2 模型选择与构建
5.3 模型训练与评估
5.4 结果分析与优化
6. 实践项目二：边界条件识别
6.1 数据集准备与标注
6.2 模型设计与训练
6.3 边界条件识别模型的应用与验证
7. 实践项目三：湍流模拟
7.1 数据集准备与处理
7.2 基于深度学习的湍流模拟方法
7.3 模型验证与性能评估
8. 实践项目四：优化问题求解
8.1 优化问题建模
8.2 基于深度学习的优化方法
8.3 实际案例应用与效果评估
9. 深度学习与传统方法的比较与结合
9.1 深度学习与传统流体力学模拟方法的对比分析
9.2 深度学习与传统方法的结合应用案例
第五天
基于深度学习实操案例分析
10.深度学习在飞行器设计与优化中的应用
10.1 飞行器气动特性预测
10.1.1 CNN 模型在飞行器气动特性预测中的应用
10.1.2 GAN 模型在飞行器气动特性生成中的应用
10.2 飞行器结构优化
10.2.1 强化学习在飞行器结构优化中的应用
10.2.2 遗传算法与深度学习的结合在飞行器结构优化中的应用
11.深度学习在机器流体力学中的应用
11.1 机器气动特性模拟
11.1.1 LSTM 模型在机器气动特性时间序列预测中的应用
11.1.2 GAN 模型在机器气动特性模拟中的应用
11.2 机器流体场仿真
11.2.1 深度学习方法在机器流体场仿真中的应用
11.2.2 强化学习在机器流体场控制中的应用
12. 趋势与展望
12.1 深度学习在流体力学领域的潜在应用与发展方向
12.2 深度学习技术在流体力学领域的挑战与解决方案
2024.06.08-----2024.06.09（上午9:00-11:30 下午13:30-17:00）
2024.06.12------2024.06.13（晚上19:00-22:00）
2024.06.15------2024.06.16（上午9:00-11:30 下午13:30-17:00）
深度学习在流体力学应用
公费价：每人每班￥4980元 （含报名费、培训费、资料费、提供课后全程回放资料）自费价：每人每班￥4680元 （含报名费、培训费、资料费、提供课后全程回放资料）
优惠1：提前报名缴费可享受300元优惠（仅限十五名）
优惠2：两人团报每人可以享受600元优惠
优惠3：两人以上团报每人可以享受800元优惠
优惠：提前报名缴费学员可得300元优惠（仅限前15名）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
1、课程特色--全面的课程技术应用、原理流程、实例联系全贯穿
2、学习模式--理论知识与上机操作相结合，让零基础学员快速熟练掌握
3、课程服务答疑--主讲老师将为您实际工作中遇到的问题提供专业解答
授课方式：通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，电子PPT和教程开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高！
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引用往期参会学员的一句话：
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