基于Fluent和深度学习驱动的流体力学计算与应用.pdf

节选段落一：
关于举办“基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用”培训会议的通知
一、背景：
在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合
到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。
目前在Nature和 Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：
1、物理模型与深度学习的融合：研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体
力学问题的预测准确性和计算效率。


节选段落二：
北京软研国际信息技术研究院 互动派（北京）教育科技有限公司
二零二五年六月二十三日 二零二五年六月二十三日
三、课程大纲：
“基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用”专题培训会议大纲
目录 主要内容
流体力学
基础
一、流体力学基础理论与编程实战
1、流体力学的主要内容
2、不可压缩流体力学的基本方程
3、流体的尺度分析和傅里叶变换
4、伪谱法求解流体力学方程
案例实践：
1、有限差分法求解一维热对流扩散方程（案例教学）
2、有限元法求解非线性热传导问题（案例教学）
3、二维不可压缩N-S方程求解（案例教学）
4、顶盖驱动方腔流计算案例（案例教学）
二、Fluent简介与案例实战


节选段落三：
1、Fluent软件基本介绍：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用
2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、
3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算
4、基于Fluent软件对两相流求解
5、Fluent仿真后处理（tecplot）
案例实践：
1、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例教学）
2、Fluent数据导出与制作深度学习数据AI结合训练（案例教学）
3、基于Fluent结果的Tecplot科研绘图（案例教学）
线性代数
数据处理
三、机器学习线性代数基础与数据处理
1、了解Python语言的特征，特别是向量表示
2、数据分布的度量