购买须知
盗版必究
讲师介绍
力学之ABAQUS, C9高校力学博士，拥有扎实的力学理论基础与丰富的实践经验。在结构动力学、弹性力学等领域具有深厚的学术造诣，擅长运用理论知识进行复杂力学问题的推导与分析。同时，精通Abaqus模拟仿真技术，能够高效构建模型并精准预测结构行为。致力于将科研成果转化为实际应用，以创新思维推动力学领域的发展，为工程实践提供坚实的理论支撑与技术指导。
课程适合人群
一、具有相关基础的学生与研究者：
本科高年级生或研究生，专业包括但不限于：机械工程、航空航天、土木工程、物理、应用数学、计算机科学等。
已具备流体力学基础知识，例如掌握Navier–Stokes方程、层流与湍流、边界条件等。
拥有一定的编程基础（如Python或Matlab）与数学建模能力。
正在从事CFD（计算流体力学）模拟，希望通过机器学习提升计算效率或建立近似模型的研究者。
二、机器学习背景的工程师与数据科学家：
5. 具备机器学习方法（如深度学习、监督学习、强化学习等）知识，但缺乏流体力学背景，想将算法应用于工程物理问题者。
6. 有志于开展跨学科研究，例如将CNN、RNN、GAN、PINNs等模型用于流场重建、湍流建模、非定常流模拟等。
三、从事实验测量与数据分析的科研人员：
7. 使用PIV、LIF等实验手段采集复杂流动数据，需借助机器学习进行高维数据处理、特征提取或状态预测。
8. 在流体实验数据中应用数据降维、噪声去除、时间序列分析等方法以优化实验流程。
四、有明确行业应用需求的工程人员：
9. 从事风力发电、航空航天、自动驾驶、海洋工程等行业的工程师，需将机器学习用于流体环境建模或控制系统设计。
10. 关注智能仿真、数据驱动建模、CFD结果加速预测等工程实际问题。
五、有志从事相关科研或工业工作的学习者：
11. 有志于进入智能仿真、数字孪生、气候建模、能源系统仿真等前沿交叉领域的人员。
12. 希望参与数据驱动风洞测试、湍流控制、仿真优化等新兴研究方向的研究者或工程师。
课程特色和优势
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。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，以及（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。
对学员的帮助有哪些？
一、知识能力方面的提升：
系统掌握机器学习在流体力学中的应用方法，打通物理建模与数据驱动之间的知识壁垒。
理解并能实际操作**物理引导神经网络（PINNs）**等先进方法，提高对复杂流动问题的建模能力。
掌握如何利用ML技术对CFD仿真进行加速建模、降维、特征提取等，提高模拟效率与精度。
增强对非定常流动、湍流预测、流场重建等复杂问题的处理能力。
二、科研与工程实践能力提升：
5. 具备将ML技术应用于科研项目中数据建模、仿真验证等环节的能力，提升研究效率。
6. 在工程中掌握如何建立快速代理模型，替代高成本、高耗时的传统CFD模拟，缩短设计周期。
7. 能够处理实验流体数据（如PIV图像、时间序列数据），提高数据分析效率与质量。
三、跨学科融合能力提升：
8. 建立“流体力学 机器学习”的交叉思维模式，拓展解决问题的工具和视角。
9. 掌握多源数据融合、数据驱动建模、物理一致性约束等关键技术，提高建模可靠性。
四、职业发展与科研竞争力增强：
10. 拥有流体力学和人工智能双重技能，适应未来智能工程、自动化设计、数字孪生建模等岗位需求。
11. 为申请高水平硕博项目或加入前沿研究团队（如AI for Science、智能仿真中心）提供强有力的技术背景。
12. 拓宽就业方向，可进入航空航天、智能制造、风能/海洋工程、环境模拟等高技术领域。
课程内容介绍
目录
主要内容
经典流体力学与OPENFOAM入门
一、经典流体力学
核心要点：
1、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
2、探索流体力学在工业领域的多元应用
3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作
4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES)
实操环节：
1、OpenFOAM学习：
2、掌握OpenFOAM后处理操作
3、通过OpenFOAM获取流动信息
4、OpenFOAM多种功能使用教程：网络生成，模拟设置
5、基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（数据与代码提供给学员）
6、OpenFOAM模拟信息的后处理获取流场与压力信息（数据与代码提供给学员）
计算流体动力学与人工智能
二、机器学习基础与应用
核心要点：
1、了解Python语言的特征，熟悉常见的机器学习算法
2、掌握使用python语言用于数据后处理
3、了解计算流体动力学与AI的结合
实操环节：
1、基于Python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）
2、计算流体动力学与AI的结合案例讲解
三、时空超分辨率技术
核心知识点：
1、了解时空超分辨率技术的基本原理与应用
2、掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。
3、深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。
实操环节：
1、基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）
实验流体力学与人工智能
四、实验流体力学
核心知识点：
1、掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。
2、了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。
3、掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。
4、风洞试验
课程相关图片
当前暂无评论，小编等你评论哦！
