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xxxgdragon新蟲 (初入文壇)
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基于Fluent和深度學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)的流體力學(xué)計(jì)算與應(yīng)用 已有1人參與
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流體力學(xué)基礎(chǔ) 一、流體力學(xué)基礎(chǔ)理論與編程實(shí)戰(zhàn) 1、流體力學(xué)的主要內(nèi)容 2、不可壓縮流體力學(xué)的基本方程 3、Navier–Stokes方程的數(shù)值求解介紹 4、有限體積法與有限差分法介紹 案例實(shí)踐： 1、Matlab編程實(shí)現(xiàn)有限差分（案例教學(xué)） 2、使用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）進(jìn)行流體力學(xué)問題的案例，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流場(chǎng)重建（案例教學(xué)） 二、Fluent簡(jiǎn)介與案例實(shí)戰(zhàn) 1、Fluent軟件概述：軟件功能和特點(diǎn)、Fluent在流體力學(xué)中的應(yīng)用 2、網(wǎng)格劃分與計(jì)算流程：網(wǎng)格劃分技術(shù)、Fluent計(jì)算流程和步驟、 3、基于Fluent軟件的穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)流體計(jì)算 4、基于Fluent軟件對(duì)兩相流求解 5、Fluent仿真后處理 案例實(shí)踐： 1、圓柱繞流、噴霧蒸發(fā)的Fluent求解流程（案例教學(xué)） 2、討論Fluent與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的潛力，如使用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化Fluent的網(wǎng)格劃分和參數(shù)估計(jì)（案例教學(xué)） 線性代數(shù)數(shù)據(jù)處理 三、機(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù)基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)處理 1、了解Python語言的特征，特別是向量表示 2、數(shù)據(jù)分布的度量 3、特征值分解進(jìn)行主成分分析PCA 4、奇異值分解SVD 5、數(shù)據(jù)降維 6、基于Python語言的CFD數(shù)據(jù)壓縮（案例教學(xué)） 人工智能深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 四、人工智能基礎(chǔ)理論與優(yōu)化方法 1、基本概念、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一性原理 2、感知機(jī)模型 3、激活函數(shù)分類介紹 4、損失函數(shù)分類介紹 5、優(yōu)化算法的分類介紹 6、Pytorch介紹及環(huán)境搭建 案例實(shí)踐：Python實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 1、 梯度下降算法的Python實(shí)現(xiàn) 2、二階函數(shù)極值問題求解（案例教學(xué)） 3、使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）提高流場(chǎng)分辨率（案例教學(xué)） 動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 五、利用動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解微分方程 1、殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）介紹 2、利用ResNet求解常微分方程(NeuralODE) 3、使用Neural ODE求解動(dòng)力學(xué)問題（案例教學(xué)） 4、動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其流體力學(xué)應(yīng)用（案例教學(xué)） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 六、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流動(dòng)特征提取 1、卷積的定義與特定 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) 3、CNN如何用于流場(chǎng)信息預(yù)測(cè)分析，如湍流傳熱預(yù)測(cè)（案例教學(xué)） 物理融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 七、物理融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在湍流模擬中的應(yīng)用 1、基于JAX框架的物理融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN) 2、JAX-PINN的訓(xùn)練專家導(dǎo)引 3、JAX-PINN求解圓柱繞流（案例教學(xué)） 進(jìn)階案例實(shí)踐：二維機(jī)翼流場(chǎng)的模擬預(yù)測(cè)（案例教學(xué)） 流動(dòng)控制 八、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)流動(dòng)控制 1、強(qiáng)化的核心概念—馬爾可夫決策過程 2、Q-learning介紹 3、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)2D卡門渦街的流動(dòng)控制（案例教學(xué)） |
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2樓2025-05-02 17:08:34
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