交流】PyFluent 批量自然对流仿真 + AI 代理模型，硕士课题 Demo，寻求落地思路交流 原创

大家好，我目前硕士课题方向为自然对流散热仿真，目标完成 18 组工况的计算，同时尝试 AI+CFD 自动化方案，在这里和各位同行交流，想听听大家的建议。

项目概况：

1. 仿真主体：自然对流换热，使用 Fluent，计划跑 18 组不同几何 / 热源工况；
2. 自动化方案：基于 PyFluent 编写 Python 脚本，实现参数自动修改、批量建模、提交求解、仿真数据自动导出；
3. AI 部分思路：利用批量仿真输出的温度场、流场数据集，训练代理模型，快速预测温度分布，做参数寻优；远期尝试搭建简易 Agent，自动识别仿真收敛状态，处理不收敛算例；
4. 定位：首先满足硕士毕业论文答辩，同时整套流程作为 AI + 工程仿真 Demo，后续用于热仿真咨询、工业仿真提效方向试水。

当前进展：正在先完成单基准算例调试，后续再批量跑工况，再搭建 AI 代理模型。

想请教大家几个问题： ① PyFluent 批量跑自然对流时，经常遇到的网格、残差不收敛有哪些常见坑？ ② 小样本（18 组）仿真数据集训练代理模型，选择什么模型更适合热物理场景，兼顾精度与工程实用性？ ③ 如果后续把这套自动化流程包装成轻量化咨询服务，从工程师角度看，哪些功能才是客户真正刚需？

欢迎交流，有同做 PyFluent、AI 加速 CFD 仿真的朋友可以一起探讨，感谢！(整个帖子也是AI按照我的意思生成的)