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前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系

基础模块

流体力学方程求解

1、不可压缩N-S方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）

· Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）

· Tecplot流场可视化与数据导出

2、CFD数据的AI预处理

· 基于PCA/SVD的流场数据降维

· 特征值分解与时空特征提取

深度学习核心

3. 物理机理嵌入的神经网络架构

· 物理信息神经网络（PINN）：将N-S方程嵌入损失函数（JAX框架实现）

· 神经常微分方程（Neural ODE）：动力学系统建模与哈密顿守恒律

· 生成对抗网络（GANs）提升流场分辨率

4、流场智能预测实战

· CNN湍流特征提取与圆柱绕流预测

· 物理融合模型求解机翼绕流等复杂场景

· Diffusion Model在非定常流场的应用

融合创新点

· 传统CFD+AI加速：通过超分辨模型降低高精度仿真成本

· 工业软件生态整合：Fluent数据驱动PyTorch/JAX模型训练闭环

· 物理约束保障可信度：PINN减少对标注数据的依赖

基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用（速通全文）

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