AI+CAE主题月（三）：AI+CFD深度学习全链路落地实战详解
直播安排如下：
4月20日 AI FOR ENGINEERS 线上用户讨论会—AI+CAE应用场景价值与展望（点击观看）
4月22日 AI浪潮下工程师破局之路与ABAQUS的智能实践（点击观看）
4月26日 AI+CFD结合全链路落地方法与应用实践（点击观看）
4月29日 使用 AI Agent 实现 Ansys Hfss 全自动优化设计（点击观看）
5月14日 基于CFD+AI烟气多污染物排放控制装置应用初探（点击观看）
5月24日 机器学习与深度学习赋能材料性能优化仿真（点击观看）
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)
[3] 基于Python Abaqus/STAR-CCM的MLP神经网络叶片颤振快速预测（点击试看）
[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）
其他好课推荐
[1] UG三维风扇叶片参数化建模控制“批量叶型生成技术”：可迁移至涡轮/叶轮/桨叶等复杂曲面零件设计（点击查看）
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[5] STAR-CCM潜艇及螺旋桨噪音LES和DES计算及验证：全解潜艇阻力预测和噪声大涡模拟（点击试看）
[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。
三、用户得到
1、清晰掌握AI介入CFD的三大维度与全链路落地逻辑，摆脱“懂理论、不会落地”的困境；
2、学会STAR-CCM+与Python的深度协同技巧，了解自动化仿真脚本编写、批量工况处理与标准数据集生成方法；
3、明确数据驱动（CNN/MLP/POD+LSTM）与物理驱动（PINN）的选型逻辑，规避算法选型误区；
4、吃透4个核心工程案例的落地细节，掌握UNet、MLP、PINN、POD+LSTM的实操技巧与避坑要点；
5、掌握CFD数据处理、模型训练、误差评估的核心方法，学会用物理尺度MAPE评估落地效果；
6、获得专家针对性答疑，解决软件接口、硬件配置、模型调参等实际落地难题，积累工程实战经验。
四、适合谁看
1、CFD仿真工程师、流体/热仿真、气动设计等工程研发人员；
2、深耕AI+CFD领域的科研人员、高校师生，需落地工程实践的研究者；
3、STAR-CCM+软件使用者、Python二次开发从业者，希望提升仿真效率的技术人员；
4、航空航天、汽车、新能源、机械制造等领域的仿真技术负责人、研发管理者；
5. 希望转型AI+CFD方向，提升核心竞争力的工程技术人员；
6. 关注AI与工业仿真融合，想学习实操落地方法的相关从业者。
五、如何观看
请识别下方二维码报名 ，支持反复回看，还可以加入仿真技术交流群，获得专属折扣优惠等。
