经典流体力学联合OpenFOAM和AI-从基础到智能模拟的全链路实践
导读：在工业设计、航空航天、能源工程等领域，流体力学 + 数值模拟早已成为必备技能。如今，随着人工智能（AI）的崛起，CFD（计算流体力学）+ 机器学习正在引领一场革命。今天，我们带你从经典流体力学理论，走进 OpenFOAM 实操，再到 AI 驱动的流场超分辨率，全面了解未来工程仿真的核心技术！
一、经典流体力学与 OpenFOAM 入门
核心知识点
回顾经典流体力学理论：掌握 Navier–Stokes 方程及其简化模型（RANS、LES、DNS）
工业应用场景：航空气动、换热器设计、汽车外流场、建筑风荷载分析
求解策略：压力-速度耦合、稳态与瞬态模拟、湍流封闭模型选择
实操环节
OpenFOAM 基础操作：
网格生成（blockMesh/snappyHexMesh）
模拟设置（controlDict、fvSchemes、fvSolution）
多功能实操（后处理 Paraview、力学参数提取）
案例演示：矩形柱体 LES 模拟
目标：分析矩形柱体绕流的速度场、压力分布及尾流涡街
工具：OpenFOAM + LES（Smagorinsky 模型）
输出：瞬态流场、压力脉动、频谱分析
附赠：数据与完整代码，学员可复现
二、机器学习基础与 CFD 应用
核心知识点
Python 基础与常用 ML 算法（线性回归、随机森林、神经网络）
CFD 数据后处理自动化：利用 Python 批量处理 OpenFOAM 输出文件
AI+CFD 结合原理：
湍流模型智能预测
降阶建模（ROM）
参数优化与敏感性分析
实操案例
案例1：基于 Python 的流场后处理
批量提取流速、压力数据，生成流线图、压力云图
自动化绘制速度剖面和功率谱
案例2：AI 替代 k-ε 湍流模型
训练 ML 模型预测湍流粘度 μ_t，减少调参，提高精度
与 OpenFOAM 耦合，实现混合求解器
三、时空超分辨率：AI 在 CFD 的黑科技
传统 CFD 模拟中，高分辨率意味着巨大的计算代价。AI 如何改变这一局面？——时空超分辨率技术（Super-Resolution）为我们提供了答案！
核心知识点
基本原理：利用深度学习网络（如 SRGAN、RCAN、UNet），从低分辨率流场预测高分辨率结果
创新应用：湍流小尺度结构重建、降低 LES/DNS 成本
耦合机制：基于物理约束的深度学习，保证结果物理一致性
实操案例
案例3：基于深度学习的流场时序超分辨率
数据：低分辨率 LES 流场序列
网络结构：3D 卷积 + LSTM（时空建模）
效果：将网格精度提升 4 倍，保留关键涡结构，重建时间序列
附赠：完整数据、训练代码，支持 GPU 运行
应用前景
航空航天：机翼优化、阻力预测
汽车工程：外形气动优化、热管理
能源行业：风电叶片气动模拟、燃烧优化
智能制造：数字孪生 + AI CFD 实时预测
四、人工智能AI与CFD仿真
《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》视频课程，是我近日原创首发仿真秀官网的AI+CFD视频课程，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（提供学习资料和VIP群答疑服务）。其中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
（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。以下是我课程安排：
第一部分、经典流体力学与OPENFOAM入门
（1）经典流体力学
核心要点：
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
探索流体力学在工业领域的多元应用
运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作
流体力学求解模型认知(RNAS, LES)
实操环节：
OpenFOAM学习：
掌握OpenFOAM后处理操作
通过OpenFOAM获取流动信息
OpenFOAM多种功能使用教程：网络生成，模拟设置
基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（提供数据与代码）
OpenFOAM模拟信息的后处理获取流场与压力信息（提供数据与代码）
第二部分：计算流体动力学与人工智能
（1）机器学习基础与应用
核心要点：
了解Python语言的特征，熟悉常见的机器学习算法
掌握使用python语言用于数据后处理
了解计算流体动力学与AI的结合
实操环节：
基于Python语言的CFD数据后处理
计算流体动力学与AI的结合案例讲解
可回放，开发票，奖学金，加餐
讲师提供vip交流群/答疑/相关学习资料
《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》
加入VIP群，可获得主讲老师推荐的行业相关进阶学习资料，一起梳理CFD+机器学习知识体系和学习路线，为学员提供内推高薪就业、奖学金，答疑解惑和加餐等服务。
与作者或仿真秀开展技术咨询
