深度学习与流体力学结合

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