人工智能AI在CFD仿真应用33讲： 基于Python机器学习与STAR-CCM 的实时仿真

本课适合哪些人学习：

1. CFD工程师或相关从业者，已经具备CFD基础知识和实践经验，熟悉STAR-CCM 、UG等工具，但希望引入机器学习技术来优化仿真流程、提高效率或实现更精准的预测。

2. 机器学习工程师或数据科学家，熟练掌握Python和机器学习算法，但缺乏CFD领域的实际应用经验。

3. 航空航天、机械工程、能源领域的研究人员或学生，这些领域的研究和设计工作经常涉及流体力学仿真，例如飞机机翼设计、发动机燃烧室优化、风力发电机叶片分析等。

4. 对跨学科技术感兴趣的学习者，对机器学习和CFD都有一定的兴趣，但缺乏系统的学习路径。

5. 希望提升仿真效率的企业研发人员，企业中从事产品研发的工程师，需要在短时间内完成大量仿真任务，但传统CFD仿真耗时较长。

6. 高校教师或研究人员，希望在教学或研究中引入前沿技术，结合机器学习与CFD进行课程设计或科研项目。

7. 对新技术有好奇心的自学者，对机器学习和CFD都有兴趣，希望通过自学掌握相关技能。

你会得到什么：

这个课程涉及Python机器学习与CFD（计算流体动力学）实时仿真的结合，内容涵盖了从基础环境搭建到具体的仿真数据库建立、数据预处理、模型构建与训练等多个方面。

课程介绍：

在当今数字化时代，CFD（计算流体动力学）仿真与机器学习的结合正成为工程领域的一大创新趋势。通过 Python 机器学习技术，我们可以在 CFD 仿真中实现更高效、更智能的实时优化与预测。《人工智能AI CFD仿真应用33讲

——基于Python机器学习与Star-CCM 的实时仿真，以压气机二维叶型为例》，就让我们一起走进这个充满魅力的领域，开启一场精彩的仿真之旅。

基于python机器学习的CFD实时仿真流程

建立 CFD 仿真数据库

Python 数据预处理

这个课程涉及Python机器学习与CFD（计算流体动力学）实时仿真的结合，内容涵盖了从基础环境搭建到具体的仿真数据库建立、数据预处理、模型构建与训练等多个方面。本课程为学员提供配套学习资料、提供VIP群交流、答疑解惑，奖学金，企业内推等增持服务，欢迎订阅学习。

一、课程安排

课程内容不限于机器学习理论、机器学习Python安装与配置 、建立CFD仿真数据库 、Python数据预处理、Python机器学习程序构建和模型训练与测试六个部分。主要包括：

• 第1讲：课程概述及学习安排 

• 第2讲：基于python机器学习的CFD实时仿真教程 

• 第3讲：安装Anaconda解释器 

• 第4讲：安装pycharm编译器 

• 第5讲：安装pytorch机器学习库 

• 第6讲：配置pytorch环境 

• 第7讲：建立CFD仿真数据库-UG创建参数化叶型几何 

• 第8讲：建立CFD仿真数据库-UG创建流道 

• 第9讲：建立CFD仿真数据库-UG命名边界 

• 第10讲：建立CFD仿真数据库-starccm几何处理 

• 第11讲：建立CFD仿真数据库-starccm建立网格 

• 第12讲：建立CFD仿真数据库-starccm建立物理模型 

• 第13讲：建立CFD仿真数据库-starccm设置边界条件 

• 第14讲：建立CFD仿真数据库-starccm建立报告 

• 第15讲：建立CFD仿真数据库-starccm建立场景 

• 第16讲：建立CFD仿真数据库-starccm设置求解器参数 

• 第17讲：建立CFD仿真数据库-starccm计算求解 

• 第18讲：建立CFD仿真数据库-Heeds搭建UG与STAR-CCM 连接的流程 

• 第19讲：建立CFD仿真数据库-Heeds连接UG与STAR-CCM 进行多工况变几何参数设置 

• 第20讲：建立CFD仿真数据库-Heeds问题处理与结果分析 

• 第21讲：Python数据预处理-编写导出CFD计算结果宏 

• 第22讲：Python数据预处理-训练输入数据处理 

• 第23讲：Python数据预处理-python操控star-ccm 导出数据 

• 第24讲：Python数据预处理-生成仿真边界遮蔽区域 

• 第25讲：Python数据预处理-数据转换为图片 

• 第26讲：Python数据加载子程序构建-数据集dataset处理 

• 第27讲：Python卷积神经网络模型子程序构建 

• 第28讲：Python损失函数子程序构建 

• 第29讲：Python训练中模型存储点子程序构建 

• 第30讲：Python训练器子程序构建 

• 第31讲：Python机器学习主程序构建 

• 第32讲：Python神经网络模型训练 

• 第33讲：Python神经模型模型测试 

二、讲师介绍

梁松月，985博士，擅长CFD计算分析，尤其非常精通STAR-CCM ，擅长气动、传热、燃烧、多相流、运动、固体应力等多学科耦合分析，以及在CFD结果上，通过网格变形直接对模型进行优化的伴随形状优化方法；在设计空间通过将固体网格和流体网格相互转换而自动构造最优几何的伴随拓扑优化方法；还精通多目标优化，在给定的参数和约束下，通过遗传算法，响应面方法等进行全局搜索和局部搜索，寻找最优目标。

三、购课注意事项

1、课程相关模型资料请在附件直接下载，如果 遇到麻烦请联系仿真秀平台小助手更新，所有订阅用户可以申请加入讲师订阅用户交流群，另外讲师提供知识圈答疑服务，针对课程有关问题可以公开或私密答疑。

2、请大家不要在苹果手机/电脑（IOS系统）充值秀币购买，以免给自己带来不必要的麻烦，推荐在仿真秀官网购买（微 信或支付宝购买），支持在苹果手机和电脑观看。

3、本课程提供不定期的加餐内容，仿真人才库为订阅 用户推荐高薪就业机会。

4、购课后推荐进群，可下载资料，交流学习心得，资料，咨询客服等。

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