如何使用机器学习进行CFD预测?

1 直播主题 使用机器学习在几秒钟内进行 CFD 预测 2 为什么参加 ？ Cradle CFD作为先进的CFD工具，提供了两种不同类型的热流分析工具：采用结构化网格的scSTREAM以及采用非结构化网格的SC/Tetra 和 scFLOW。 即使Cradle CFD具有超强的前处理以及超高速的求解器，计算时间也会受到限制。而基于CADLM的机器学习则是机器通过样本数据的学习，从中主动寻求规律，验

Cradle CFD可以通过对直接影响产品性能的流体和热现象进行基础研究，可以在概念设计阶段提高设计质量。在详细设计阶段，将在与实际产品相似的条件下进行仿真。通过这项工作，设计工程师可以了解限制性能的问题根源，并在生产开始之前研究替代的设计解决方案。 无论您是高校学生、企业还是研究机构的工程师，只要您对CFD仿真感兴趣，那么这个福利您绝对不容错过！MSC官方为你们带来了全套精选资料，无论你是初学入

复合材料工艺仿真中引入使用机器学习模型，可以实现了比传统有限元模型快1000 到 10000 倍的速度增益，从而实现对大型复合材料部件进行近乎实时的仿真。 纤维增强复合材料的加工是一个复杂的多物理场问题，涉及传热和传质、热化学相变以及高度非线性和时间相关的粘弹性应力发展。为了降低制造风险和总体生产成本，减少缺陷，复合材料制造企业更越来越重视加工过程的模拟，而不是依赖专有技术和试错法。 这种数字化方

预测和减少流体空化对于很多工业应用都至关重要，包括船舶推进器。计算流体力学 (CFD) 可以用于预测流体空化并在设计流程早期探索备选设计。本白皮书探讨船舶推进器空化仿真的重要方面。它评估准确仿真潜在错误的相对影响、如何降低其影响以及在比例模型物理测试过程中模拟全尺寸推进器的优势所在。 使用 CFD 仿真预测流体空化并降低其影响 空化是由流体压力骤降引起的，这样液体就会产生相变和气泡。许多液体流动时

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。为不具备数学或统计背景的读者量身打造，详细介绍了如