基于OpenFoam和AI机器学习14讲：使用人工智能建立流体力学中的数据驱动模型

本课适合哪些人学习：

一、具有相关基础的学生与研究者：

本科高年级生或研究生，专业包括但不限于：机械工程、航空航天、土木工程、物理、应用数学、计算机科学等。

已具备流体力学基础知识，例如掌握Navier–Stokes方程、层流与湍流、边界条件等。

拥有一定的编程基础（如Python或Matlab）与数学建模能力。

正在从事CFD（计算流体力学）模拟，希望通过机器学习提升计算效率或建立近似模型的研究者。

二、机器学习背景的工程师与数据科学家：

5. 具备机器学习方法（如深度学习、监督学习、强化学习等）知识，但缺乏流体力学背景，想将算法应用于工程物理问题者。

6. 有志于开展跨学科研究，例如将CNN、RNN、GAN、PINNs等模型用于流场重建、湍流建模、非定常流模拟等。

三、从事实验测量与数据分析的科研人员：

7. 使用PIV、LIF等实验手段采集复杂流动数据，需借助机器学习进行高维数据处理、特征提取或状态预测。

8. 在流体实验数据中应用数据降维、噪声去除、时间序列分析等方法以优化实验流程。

四、有明确行业应用需求的工程人员：

9. 从事风力发电、航空航天、自动驾驶、海洋工程等行业的工程师，需将机器学习用于流体环境建模或控制系统设计。

10. 关注智能仿真、数据驱动建模、CFD结果加速预测等工程实际问题。

五、有志从事相关科研或工业工作的学习者：

11. 有志于进入智能仿真、数字孪生、气候建模、能源系统仿真等前沿交叉领域的人员。

12. 希望参与数据驱动风洞测试、湍流控制、仿真优化等新兴研究方向的研究者或工程师。

你会得到什么：

一、知识能力方面的提升：

系统掌握机器学习在流体力学中的应用方法，打通物理建模与数据驱动之间的知识壁垒。

理解并能实际操作**物理引导神经网络（PINNs）**等先进方法，提高对复杂流动问题的建模能力。

掌握如何利用ML技术对CFD仿真进行加速建模、降维、特征提取等，提高模拟效率与精度。

增强对非定常流动、湍流预测、流场重建等复杂问题的处理能力。

二、科研与工程实践能力提升：

5. 具备将ML技术应用于科研项目中数据建模、仿真验证等环节的能力，提升研究效率。

6. 在工程中掌握如何建立快速代理模型，替代高成本、高耗时的传统CFD模拟，缩短设计周期。

7. 能够处理实验流体数据（如PIV图像、时间序列数据），提高数据分析效率与质量。

三、跨学科融合能力提升：

8. 建立“流体力学机器学习”的交叉思维模式，拓展解决问题的工具和视角。

9. 掌握多源数据融合、数据驱动建模、物理一致性约束等关键技术，提高建模可靠性。

四、职业发展与科研竞争力增强：

10. 拥有流体力学和人工智能双重技能，适应未来智能工程、自动化设计、数字孪生建模等岗位需求。

11. 为申请高水平硕博项目或加入前沿研究团队（如AI for Science、智能仿真中心）提供强有力的技术背景。

12. 拓宽就业方向，可进入航空航天、智能制造、风能/海洋工程、环境模拟等高技术领域。

课程介绍：

本课程通过具体的案例，简要概述了如何使用机器学习建立流体力学中的数据驱动模型。机器学习的过程分为五个阶段：（1）确定和形成模型的问题，（2）收集和管理训练数据以训练模型，（3）选择表示模型的架构，（4）设计损失函数以评估模型的性能，以及（5）选择和实现优化算法以训练模型。在每个阶段，我们都会讨论如何将先验物理知识嵌入到过程中，并举例说明流体力学领域的具体例子。以下是课程安排：

一、课程安排及设置

（一）经典流体力学与OPENFOAM入门

1、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

（4）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）

（二）计算流体动力学与人工智能

2、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

（2）计算流体动力学与AI的结合案例讲解

二、作者介绍

力学之ABAQUS, C9高校力学博士，拥有扎实的力学理论基础与丰富的实践经验。在结构动力学、弹性力学等领域具有深厚的学术造诣，擅长运用理论知识进行复杂力学问题的推导与分析。同时，精通Abaqus模拟仿真技术，能够高效构建模型并精准预测结构行为。致力于将科研成果转化为实际应用，以创新思维推动力学领域的发展，为工程实践提供坚实的理论支撑与技术指导。