深度学习驱动的流体力学计算与应用.pdf_深度学习流体力学培训资源-CSDN文库

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关于举办“深度学习驱动的流体力学计算与应用”实战培训会议的通知

一、背景：

在深度学习与流体力学深度融合的背景下，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。近期在 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、深度学习与物理模型的融合：构建物理增强的深度学习模型，将流体力学的控制方程、边界

条件等物理规则内嵌于模型中，以提高模型的准确性和物理一致性。

2、复杂流动现象的模拟与预测：深度学习被应用于模拟湍流、多相流等复杂流动现象，利用其

强大的表征学习能力揭示传统数值方法难以捕捉的流动复杂性。

3、数据驱动的流体动力学研究：深度学习可以从海量流体数据中挖掘流动的内在规律，为实际

工程应用提供数据支持。

4、流场特征的自动识别与分析：深度学习架构能够有效从流体数据中抽取关键特征，应用于流

场预测、流动优化、流场可视化等多个领域，极大地提升了流体问题的分析效率和精度。

5、深度强化学习在流体控制中的应用：深度强化学习被应用于流体控制系统设计，如优化飞行

器空气动力学性能，展现了其在解决实际工程问题中的巨大潜力。

6、开源软件与工具的发展：伴随深度学习在流体力学研究中应用的普及，相关的开源软件和工

具为科研人员提供了便捷的平台，简化了深度学习模型的实现与应用过程，加速了研究成果的转化。

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四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

二、适用人群：

流体力学相关领域的科研人员，航空航天、船舶制造、能源工程、石油化工、环境科学、水利水

电等领域的工程师，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。

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