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、流体力学方程的求解：利用深度学习模型来求解流体力学的基本方程，如纳维-斯托克斯方程。2、湍流模拟：应用深度学习技术来改进湍流模型，提高湍流模拟的准确性和效率。 3、流场重建与超分辨率：使用深度学习算法对流场数据进行超分辨率重建，提升现有数据的分辨率，以更精确地模拟和分析流体流动。 4、流动特征识别与分类：利用深度学习模型来识别和分类流体流动中的关键特征。 5、流动控制与优化：应用深度学习进行流动控制策略的优化，以提高流体机械的性能。 6、计算流体动力学（CFD）与机器学习的结合：将深度学习集成到传统的CFD软件中，以提高计算效率和精度。 7、物理约束神经网络：开发满足物理守恒定律的神经网络模型。 8、激波和边界层过渡：利用深度学习预测和分析流体中的激波以及边界层的过渡现象。 9、实验数据与模拟数据的融合：使用深度学习来提高流体力学模型的预测能力。
这些研究性成果不仅推动了流体力学领域的科学发展，也展示了深度学习技术在解决复杂流体动力学问题中的潜力。为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在流体力学领域应用的技术掌握，北京软研国际信息技术研究院特举办本次专题培训会议，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
基于机器学习深度学习驱动的流体力学流场重建技术与应用 （详情内容点击上方名称查看） 2024年10月12日-10月13日 2024年10月19日-10月20日 01 适用人群 流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。 02 讲师介绍 讲师：
国外某高校博士研究生, 研究方向集中于深度学习在流体动力学中的应用, 涵盖流场重建, 流场预测及流动控制等领域。过去三年内, 以第一作者及主要作者身份在 Journal of Fluid Mechanics (JFM), Physics of Fluids (POF), Physical Review Fluids (PRF), 以及 Nature Scientific Reports 等 SCI 期刊发表论文十余篇, 谷歌学术引用次数超过 300 次。03 课程大纲 基于机器学习深度学习驱动的流体力学流场重建技术与应用 目录 主要内容(*为重点内容) 流体数值模拟及 Python编程和数据处理入门 一、课程导论 1、智能流体力学介绍 2、机器学习驱动的流体力学流场重建技术介绍 二、流体力学基础 1、流体力学基础 2、流体力学数据获得方法介绍(实验方法, CFD方法) 3、*经典流场模型介绍(绕流,渠道流) 4、*流体力学数据分析方法介绍 三、OpenFOAM 数值模拟基础 1、流体力学求解模型认知(RNAS, LES, DNS) 2、OpenFOAM运行环境配制 3、*OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作 四、 Python 编程入门 1、Python编程快速入门 2、Python数据科学简介 3、*Python流场数据后处理方法(流场云图, 参数统计曲线,概率图,能量谱等) 课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员) 1、直接数值模拟(DNS)二维(绕流), 三维流动(渠道流)案例教学 2、Python 对流场数据的读取与储存 3、Python 绘制流场云图 4、Python 计算与绘制常用流场统计结果图 机器学习基础 一、深度学习基础 1、*深度学习用于计算机视觉: 卷积神经网络(CNN) 2、深度学习用于文本和序列: 长短记忆神经网络(LSTM) 3、生成式神经网络: 生成式对抗神经网络(GAN) 4、*常用的高级深度学习神经网络模型讲解 二、强化学习基础 1、强化学习快速入门 2、高级深度强化案例介绍 课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员) 1、在个人电脑上搭建深度学习Python 环境(Tensorflow在CPU以及GPU安装方法) 2、使用 CNN 开发第一个深度学习算法(解决分类问题) 3、基于深度学习算法开发第一个流场预测算法(数据驱动的方柱绕流流场预测生成) 超分辨率问题和二维流场的三维重建问题 一、超分辨率问题: 1、*研究数据生成方法 2、*超分辨率问题的常用的深度学习模型介绍 3、*数据后处理方法 二、二维流场的三维重建: 1、*研究数据生成方法(三维流场) 2、*二维流场的三维重建的常用的深度学习模型介绍 3、*三维数据后处理方法 课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员) 1、完成简单的超分辨率重构问题 2、完成简单的三维重构问题 3、三维流场数据后处理(结合 Python 代码和 Paraview) 流场去噪问题和流场参数重建问题 一、流场去噪问题 1、*研究数据生成方法 2、*去噪常用的深度学习模型介绍(基于物理约束的强化学习方法以及自监督方法) 二、流场参数重建问题 1、*流场参数重建问题的常用的深度学习模型介绍 2、*PIV 实验数据后处理方法 课程实操:(所有示例流场数据和 Python 算法代码提供给学员) 1、完成流场去噪问题 2、完成流场参数重建问题 基于深度学习的高维插值方法 前沿论文分享及SCI论文写作指导 目标：以结构-声耦合模型 (Structure-Acoustic Coupling Models)中的传递函数预测为例讲解基于深度学习的高维插值方法 一、 高维插值方法 1、结构-声耦合模型问题介绍 2、*研究数据生成方法(基于Comsol) 3、*基于深度学习的高维插值方法 二、论文分享以及 SCI 写作指导 课程实操:(基于深度学习的高维插值方法应用) 答疑与互动 课程期间帮助学员解决理论疑点、技术难点，并可一定程度地给予学员相关研究方向的科研以及论文写作指导 04 课程特色 1、前沿技术深度聚焦：结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在流体力学领域的最新研究进展。 2、全方位技能提升： 涵盖专业软件操作（OpenFOAM的流体数值模拟）、编程与数据处理（Python编程和数据处理）、深度学习（神经网络、CNN、LSTM和GAN等）、强化学习、流场数据分析（流场云图绘制、统计结果图计算等）、前沿技术应用、科研论文指导等； 3、专业优质资源：提供多个经典案例实践机会，以及Python编程实现和案例数据代码的资源，确保学习效果与实践体验。 4、新兴技术探讨：课程还包括了流体力学与深度学习融合的新兴技术，如基于神经辐射场的流场重构、基于扩散模型的流动生成等核心知识的探讨，为学员提供了前沿技术的视野。 5、个性化科研指导：根据学员的研究方向，提供一定程度的科研指导和论文写作建议。 时间地点： 基于机器学习深度学习驱动的流体力学流场重建技术与应用 2024年10月12日-10月13日 2024年10月19日-10月20日 在线直播（授课四天） 报名费用：（含报名费、培训费、资料费）
基于机器学习深度学习驱动的流体力学流场重建技术与应用：￥3900 元/人 早鸟价（9月16日前报名缴费）：3600元/人 自费价：3100元/人 老学员/团报价：3100元/人
【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科万维智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票。如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函； 增值服务： 1、凡参加学员将获得本次课程书本教材及案例模型文件； 2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频； 3、参加课程并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《深度学习流体力学计算与应用工程师》专业技能结业证书；
联系方式：科宇老师企业微信：13520456594（电话、企业微信）
