让AI直接学习流场规律！未来流体仿真将不再只是计算，而是……

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在过去几十年中，流体力学几乎是所有工程领域的“底层科学”——无论是航空航天、能源装备，还是材料与环境工程，都离不开对流动行为的精确描述。然而，经典的数值方法（如有限差分、有限体积、有限元）虽然在理论上完善，却常常面临高维计算量大、边界条件复杂、收敛性差等问题。

随着人工智能的崛起，深度学习正逐渐成为流体力学的新“语言”。它不再是一个单纯的数据拟合工具，而是一种让计算机“学会流动”的全新范式。

新时代的科学建模

传统的流体力学依赖解析解或数值求解，以Navier–Stokes方程为核心，通过复杂的离散化、网格划分与迭代收敛得到结果。但在真实工程中，边界条件往往非线性且难以定义，湍流特征跨越多个尺度，求解效率严重受限。于是，研究者提出了一个大胆的想法——让AI直接学习流场规律，而不是解方程(从方程驱动到数据驱动)。

深度学习模型通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等结构，从实验数据或仿真结果中提取规律，实现流场预测、湍流重建、边界识别甚至流动优化。这种“从数据中学习物理”的思路，正推动流体力学从传统数值仿真迈向智能化建模的新阶段。

从算法到仿真，一站式学习路径

为帮助更多科研人员和工程师掌握这一跨界新领域，我们设计了系统的课程。为三大阶段、多个模块，试图覆盖了从基础理论到工程应用的完整体系。

阶段一：深度学习基础回顾

课程从最底层的人工神经网络讲起，详细介绍感知机、多层感知机（MLP）的原理，带领学员理解激活函数、损失函数、优化算法等核心概念。随后，深入讲解两大主流框架——TensorFlow与PyTorch，通过代码实例让学员掌握模型搭建、训练与测试流程。同时，结合数据预处理模块，系统讲解数据清洗、标准化与增强等关键技术，帮助学生为后续AI建模打下坚实基础。

阶段二：流体力学理论与数值方法

在掌握AI算法的同时，必须对流体物理过程有充分理解。课程将带领学员重温流体力学的基本方程（连续性方程、动量方程、能量方程等），深入分析流体运动描述方法，系统对比有限差分法、有限体积法与有限元法的核心思想。不仅讲理论，更通过典型算例（如管道流、腔体流、边界层流动）让学员掌握如何在CFD环境下进行数值建模。

阶段三：AI在流体力学中的融合与拓展

这是课程的核心部分。我们将系统讲解深度学习在流体预测、湍流模拟、边界识别与优化求解中的最新应用。

CNN在流场图像重建中的应用：高效预测二维或三维流动结构；
LSTM在时间序列预测中的优势：捕捉非定常流动特征；
GAN在湍流数据生成与补全中的突破：实现高保真流场重构；
强化学习在流动控制与形状优化中的创新：实现数据驱动的自适应优化。

人工智能AI与CFD仿真

我的人工智能于CFD仿真视频课程《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》，是我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

课程不仅是一场技术培训，更是一次科研范式的革新。对于学术研究者，它帮助你理解当前AI在物理建模中的理论边界与发展趋势；对于工程师，它让你能在结构优化、流动控制、热管理设计等领域中，用AI方法替代繁重的仿真迭代过程。更重要的是，这门课程让你具备跨学科整合思维：同时理解物理规律与算法逻辑，真正实现“AI+Mechanics”的科研落地。

深度学习并非取代流体力学，而是赋予它新的生命形式。未来的流体仿真将不再只是计算，而是学习——让模型从海量数据中自动发现隐藏的动力学规律。《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》课程正是这一趋势的缩影，帮助你掌握这一智能建模的关键能力。

来源：力学AI有限元

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首次发布时间：2025-11-18

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硕士 | 结构工程师模拟仿真狂热爱好者

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