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本课适合哪些人学习：
1.汽车 / 车辆工程领域的 CFD 工程师，主攻外流场、气动优化方向
2.流体力学、车辆工程等专业的高校研究生 / 博士生（开展 AI CFD 交叉研究）
3.想切入工业流体仿真领域的 AI / 机器学习工程师
4.从事产品气动优化，需提升仿真迭代效率的研发工程师
5.希望实现 CFD 流程自动化、批量处理的一线技术人员
6.关注 Transolver 等流体 AI 求解器落地应用的行业从业者
你会得到什么：
1.掌握从参数化建模→CFD 仿真→数据集构建→AI 训练→流场预测的全流程落地方案
2.精通 STAR-CCM 汽车外流场仿真的全套技术栈（网格、物理模型、边界条件、求解与后处理）
3.学会用 Heeds Python 实现多工况批量仿真，高效构建工业级流体数据集，解决 AI 训练的数据瓶颈
4.具备用 AI 模型快速预测三维流场的能力，可替代传统 CFD 完成初步设计迭代，大幅提升研发效率
5.掌握 CFD 结果批量提取、数据预处理、三维点云可视化的 Python 工具开发方法
6.获得可直接复用的自动化仿真脚本、Transolver 训练代码，快速落地工程项目与科研课题
课程介绍：
AI CFD可以助力航空航天、汽车、新能源等领域实现仿真效率跃升、研发成本下降、迭代周期缩短，构建 AI 驱动的智能仿真新范式；打通数据生产→算法选型→模型训练→案例落地全闭环，推动 CFD 从传统仿真向自动化、智能化、高效化转型，提升工业研发核心竞争力。然而CFD 工程师普遍面临算不动、等不起、优化难三大困境；AI CFD 学习存在懂理论难落地、算法选型模糊、数据处理低效、模型调参无方向、无标准化流程等问题，软件协同、网格转换、PINN 收敛、评估方法误区等实操障碍突出，难以快速工程化。
4月26日20时，仿真秀AI CAE主题月第3期，我们将邀请仿真秀年度优秀讲师、AI CFD领域专家梁松月老师带来《AI CFD全链路落地实战分享，破解仿真工程师三大痛点》公开课，欢迎大家报名，支持反复回看。
一、邀请嘉宾
梁松月 | AI CFD领域专家
深耕AI与CFD融合领域多年，精通STAR-CCM 仿真软件与Python二次开发，擅长气动、传热、多相流等多学科耦合分析，在AI驱动仿真自动化、代理模型构建、PINN无网格求解等方面拥有丰富的工程落地经验。熟悉数据驱动与物理驱动两大技术路径，擅长将复杂技术转化为可落地的实操方法。
AI CFD代表好课
[1] AI在CFD仿真应用-Python与STAR-CCM的CNN卷积神经网络实时仿真（点击试看）
[2] 零基础入门AI实战：POD和LSTM融合仿真与神经网络的非稳态流场快速预测 (点击试看)
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[4] AI落地实战：STAR-CCM和python物理信息神经网络PINN翼型流场计算 （点击试看）
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[6] Starccm旋翼无人机工程仿真105讲-仿真方法流固耦合悬停喷雾施肥吊物投弹桨叶优化大涡模拟噪声（点击试看）
二、直播核心安排
本次直播全程聚焦“全链路落地”，从底层逻辑到实操演示，从案例拆解到避坑指南，覆盖AI CFD落地的每一个关键环节，干货满满，全程实操导向：
1、破冰与趋势：直击CFD工程师“算不动、等不起、优化难”的现状，拆解AI介入CFD的三大核心维度——加速（代理模型毫秒级预测）、替代（PINN无网格求解）、自动（Python驱动流程化），清晰呈现“数据生产→算法选型→模型训练→案例落地”的全链路闭环路线图。
2、数据生产：STAR-CCM 与Python深度协同：核心解析“AI的上限取决于数据质量与自动化程度”，实操讲解Java/Python Macro录制与二次开发、Python批量修改几何参数与边界条件，分享Internal Table (CSV)自动提取策略，破解坐标对齐与非结构化网格转点云数据的核心难题，现场演示自动化脚本片段，实现一键启动100个工况并生成标准数据集。
3、算法选型：数据驱动vs物理驱动：对比两大技术路径的优劣与适用场景——数据驱动（CNN/MLP构建几何与流场映射、POD LSTM实现非定常流场时序重构，重点讲解POD降维技巧）、物理驱动（PINN将Navier-Stokes方程嵌入损失函数，坦诚解析无网格求解的诱惑与收敛性现实挑战），明确“何时用CNN、何时坚持PINN”的选型逻辑。
4、深度学习全链路实战：从数据集处理（归一化的必要性、9:1科学划分训练/测试集），到模型构建（自定义含物理约束的损失函数、训练器选择与学习率调度），再到误差评估（跳出MSE误区，聚焦物理尺度的MAPE评估），全程拆解实操细节，现场展示反归一化后AI预测与软件真值的流场可视化对比。
5、落地案例分享与避坑指南：4个核心工程案例深度拆解，全程贴合实际应用场景，附带主播多年实战经验总结：
- 案例1：UNet压力机叶型流场重构（图像驱动），演示几何信息编码方法、UNet编码器-解码器优势，对比AI生成与STAR-CCM 真值的压力分布图，展示结构相似性。
- 案例2：MLP叶片颤振快速评估（参数驱动），解析标量输入（厚度、转速、攻角）与输出（颤振裕度）的映射逻辑，揭秘“无量纲数作为输入提升MLP收敛速度”的核心技巧，对比AI与传统流固耦合仿真的效率差异（0.01秒vs数小时）。
- 案例3：PINN二维翼型流场求解（物理驱动），硬核讲解Loss函数构成、翼型表面边界条件施加方法，坦诚警示PINN的收敛难度与适用边界。
- 案例4：POD LSTM圆柱绕流非稳态预测（时间维度），拆解“POD降维→LSTM时序建模→流场重构”全链路，现场展示圆柱绕流卡门涡街动态演化的AI预测动图，直观呈现时序预测效果。
6、互动答疑：针对性解答观众疑问，涵盖软件接口调试、GPU选型、PINN调参、数据处理避坑等高频问题，现场回应工程落地中的实际难题。
课程相关图片：
