AI 赋能 CFD ：从 Fluent 仿真到物理信息机器学习的智能流体工程实战

一、 培训背景：

随着航空航天、汽车、能源、电子散热等领域对流体系统性能要求的不断提升，传统基于经验修正和稳态假设的 CFD 分析方法已难以满足复杂工况下的高效精准设计需求。一方面，湍流、多相流、流固耦合等非线性物理过程高度复杂，高保真数值模拟计算成本极为昂贵；另一方面，工业界对流动主动控制、快速参数优化、实时流场重构等提出了更高要求，亟需引入数据驱动与物理信息融合的新一代计算范式。近年来，人工智能与计算流体力学的深度融合为流体工程开辟了新路径：物理信息神经网络（PINN） 能够将 Navier-Stokes 方程、能量方程等物理约束直接嵌入深度学习模型，显著提升小样本条件下的预测外推能力；深度强化学习（DRL） 正在改变传统的流动控制方式，成功应用于圆柱绕流减阻、翼型气动优化、散热控温等主动控制场景；PyFluent 自动化打通了商业软件与 AI 模型之间的数据管道，使得批量仿真、代理模型训练成为可能。与此同时，Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、Nature Computational Science 等顶刊持续刊发“AI+CFD”、“PINN+湍流”、“强化学习+流动控制”等交叉研究成果，表明该方向已成为国际学术前沿。

我国《“十四五”智能制造发展规划》明确提出要大力发展数值仿真软件与人工智能融合的智能设计技术。在学科发展维度，智能流体工程作为新兴交叉领域正蓬勃兴起，头部企业（汽车、航空、能源、电子散热等）对既精通 Fluent 等多物理场仿真工具，又熟练掌握深度学习、强化学习及 Python 开发的复合型人才需求迫切。为响应需求，培养具备“流体力学+AI+工程仿真”跨学科能力复合型人才，特举办此次研修课程。本次培训主办方为 北京软研国际信息技术研究院，承办方 互动派（北京）教育科技有限公司，具体通知如下：

二、 培训对象 ：

流体力学、热能工程、航空航天、车辆工程、机械工程、能源动力、土木工程、船舶与海洋工程等领域科研人员、高校研究生、企业 CAE 仿真工程师，以及希望将机器学习/深度学习技术引入工业流体仿真分析的跨领域从业者。

AI 赋能CFD ：从 Fluent 仿真到物理信息机器学习的智能流体工程实战

Fluent 仿真软件入门Python 编程入门

目标：独立使用 Fluent 完成圆柱绕流和管道/通道流的仿真设置与结果输出；能够编写 Python 脚本读取 Fluent 导出的数据进行常见流场可视化（云图、时间序列曲线、概率密度图）；理解 Fluent 与 Python 的数据联动方式。

一、 课程导论：

1. 智能流体力学介绍；

2. 智能流体工程应用介绍；

二、t Fluent 快速入门: :

*（Case1）方腔流。实战内容：Fluent 基础流程、边界条件、稳态/非稳态，后处理；

*（Case2）绕流。实战内容：非定常涡街分析、Cd/Cl 曲线、涡量场、时间序列数据，网格无关性分析。

*（Case3）管道/通道流。实战内容：速度剖面、壁面边界层、湍流理论、湍流统计图。

三、n Python 编程入门: :

1. Python 编程快速入门

2. Python 数据与科学计算简介

*（Case4）基于 Fluent & Python 流场数据后处理（以绕流为例，绘制流场云图, 参数统计曲线, 概率密度图）

AI 算法核心以及智能流体典型任务

目标：理解 CNN 和 LSTM 在流场超分辨率及时序预测中的应用原理，训练经典

模型；能够实现数据驱动的流场参数反演（如从流场云图预测雷诺数、攻角）。

一、 深度学习精要：

1. 卷积神经网络（CNN）与流场特征提取

2. 长短期记忆网络（LSTM）与时序预测

*（Case5）流场超分辨率重建：CNN 实现高分辨率流场

*（Case6）绕流时序预测：基于 Fluent 历史数据，LSTM 预测气动系数

二、 强化学习入门

1. 基本概念与典型应用场景/高级深度强化案例简介

三、 智能流体工程经典案例详解：

*（Case7）流场参数预测：流场云图预测压力场等参数

*（Case8）流场三维重建：从二维切片重建三维速度场

工业流体仿真与 AI融合实战

目标：独立使用 Fluent 完成 NACA 翼型绕流、强制对流通道换热、翅片散热器、VOF 气液界面和 DPM 颗粒输运等典型工业仿真，提取关键物理量（Cp、Nu 数、沉积率、最高温度等）；理解各仿真场景与 AI 结合的切入点（参数化建模、代理模型训练数据生成）

一、 气动与热流体案例（3 3 个核心案例）

*（Case9）NACA 翼型绕流：Cp 曲线、升阻力系数、不同攻角参数化

*（Case10）强制对流通道换热：入口速度、壁面热流、Nu 数、传热/压降综合分析

*（Case11）翅片散热器简化模型：几何参数化、最高温度、散热性能优化

二、 多相流案例: : （3 3 个核心案例）

*（case12）VOF 气液界面，体积分数、界面捕捉、气泡/液滴演化；

*（case13）DPM 颗粒输运/气固耦合，颗粒轨迹、沉积率、离散相统计；

*（case14）搅拌反应器，旋转域、湍动能、剪切率、混合指数。

物理引导 AI 、自动化仿真与学术进阶

目标：能在损失函数中嵌入物理约束并对比纯数据效果；使用 PINN 求解简单偏微分方程并与 Fluent 结果对比；编写 PyFluent 脚本实现参数化批量仿真；理解强化学习与 Fluent 联动的框架思路；了解 Codex AI 代理辅助仿真基本原理和应用演示。了解智能流体方向 SCI 论文的选题与写作要点

一、 物理引导深度学习与 PINNs

*（case15）物理约束损失函数：嵌入散度、边界、动量残差，纯数据 vs物理引导消融表

*（case16）PINN 求解 ODE/Burgers 方程；NS-PINN 速度/压力场求解

*（case17）传热与反问题：温度点反演热扩散率、边界热流或黏度。

二、t PyFluent 自动化批处理

*（case18）基于 PyFluent 批处理脚本模拟 NACA 翼型绕流

三、 强化学习流动控制（演示性案例）

*（case19）喷流减阻：圆柱绕流主动控制，演示 RL+Fluent 联动思路（状态提取、动作施加、奖励设计、环境封装框架）

四、I Codex AI 代理辅助仿真（演示性案例）

*（case20）利用 Codex/Copilot 生成 Fluent 脚本或 Python 后处理代码：展示 AI 辅助建模与仿真的效率提升

五、 智能流体 SCI 写作与毕业论文思路指导

四、 讲师介绍：

工学博士，现为海外知名高校博士后研究员。长期从事人工智能与流体力学交叉方向研究，主要研究领域包括深度学习流场重建、流场预测、湍流建模，以及人工智能在工程领域中的交叉应用。近年来，在 Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、Physical Review Fluids 等 SCI 期刊发表论文十余篇，相关研究成果受到国内外同行关注，谷歌学术引用次数超过 700 次。讲师具有丰富的 CFD 数据处理、深度学习建模、SCI 论文写作与跨学科工程应用经验，能够围绕 Fluent 仿真、AI 算法建模和论文复现实战，为学员提供系统化的科研训练指导。

五、 培训特色：

1. “基础→进阶→前沿”阶梯式设计：从 Fluent 操作与 Python 数据处理，到深度学习/强化学习，再到 PINN、PyFluent 自动化和 RL 联动，零基础学员可循序渐进，高年级研究生与工程师亦能收获前沿方法。

2. 物理+ + 数据双驱动：突破纯数据驱动“黑箱”，将 Navier-Stokes 方程、边界条件等物理规则嵌入神经网络（PINN），提升模型外推能力与可解释性。

3. 全流程实战代码：共 20 个实例，覆盖 Fluent 仿真→数据导出→Python 可视化→机器学习建模→PINN 物理约束→PyFluent 批处理→强化学习控制→论文图表绘制全链条，所有代码与案例文件均随堂提供。

4. 工业级工具链：Fluent + PyFluent + Python + PyTorch/TensorFlow + 强化学习库，构建接近真实科研/工程场景的自动化工作流。

5. 论文写作专项赋能：模块四专门讲授 AI+CFD 方向 SCI 论文创新点提炼及大语言模型辅助写作，直击科研发表痛点。

公众号：科研硕博

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