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

时间：2024-08-28 09:51 点击次数：

一、培训背景：

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、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，如保辛神经网络。

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：

二、培训目标：

1、前沿技术深度聚焦理论与实践结合：结合大量实战案例与项目演练，课程内容涵盖深度学习在流体力学中的最新应用，包括流场重建、超分辨率、三维重建、高维插值方法等。

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，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。

3、专业优质资源：提供了多个经典案例实践机会，提供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、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。

三、报名费用（含报名费、培训费、资料费）：

￥3900 元/人（含报名费、培训费、资料费）

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

四、增值服务：

1、凡参加学员将获得本次课程课件资料及所有案例模型文件；

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专业技能结业证书；

五、联系方式：

【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天会将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。如未收到请及时电话咨询！

上一篇：机器学习在智能复合材料中的应用与实践

下一篇：没有了