基于python机器学习的CFD实时仿真教程

本课适合哪些人学习：

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。

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。

1. CFD工程师或相关从业者

收获：通过学习如何将机器学习与CFD结合，能够更好地处理复杂的流场问题，例如通过神经网络预测流场参数、优化设计参数等。

2. 机器学习工程师或数据科学家

收获：了解CFD仿真的具体流程和需求，能够将机器学习技术应用于实际工程问题，拓宽技术应用领域，例如开发基于图像识别的流场分析模型。

3. 航空航天、机械工程、能源领域的研究人员或学生

收获：掌握如何利用机器学习辅助CFD仿真，可以更高效地进行设计优化和性能预测，例如通过机器学习模型快速筛选最优设计方案，减少传统试错法的时间和成本。

4. 对跨学科技术感兴趣的学习者

收获：通过这个课程，可以系统地学习如何将两个领域的技术结合，培养跨学科思维，为未来从事相关领域的研究或工作打下基础。

5. 希望提升仿真效率的企业研发人员

收获：通过机器学习加速仿真过程，例如利用神经网络预测仿真结果，从而快速评估设计方案，缩短产品研发周期，提高企业竞争力。

6. 高校教师或研究人员

收获：可以将这个课程内容融入到相关课程中，培养学生的跨学科能力；同时也能在科研项目中探索新的研究方向，例如开发智能CFD仿真系统。

7. 对新技术有好奇心的自学者

收获：这个课程提供了从基础到进阶的完整学习路径，适合系统学习，通过实践操作加深对理论的理解。

课程介绍：

基于python机器学习的CFD实时仿真教程

以压气机二维叶型为例

课程目录

一．机器学习理论 

二．机器学习Python安装与配置 

三．建立CFD仿真数据库 

四．Python数据预处理

五．Python机器学习程序构建 

六．模型训练与测试

课程安排：

基于python机器学习的CFD实时仿真流程

一  机器学习理论

人工智能介绍

1.人工智能（Artificial Intelligence, AI）：

人工智能是指使计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务，如学习、推理、感知、理解语言等。

2.机器学习（Machine Learning, ML）：

机器学习是AI的一个子领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

3.神经网络（Neural Networks, NN）：

神经网络是机器学习的一种方法，它模仿人脑的结构和功能，通过大量的节点（神经元）和连接来处理信息。神经网络在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。

4.深度学习（Deep Learning, DL）：

深度学习是神经网络的一个子领域，专注于使用具有多个隐藏层的神经网络来学习数据的复杂表示。深度学习在图像、语音和文本处理等方面取得了显著的成果。

5.生成式人工智能（Generative AI, Gen AI）：

生成式AI是指能够生成新内容（如图像、文本、音乐等）的AI系统。它通常使用深度学习模型，如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。

6.大型语言模型（Large Language Models, LLMs）：

大型语言模型是生成式AI的一种，专注于处理和生成自然语言文本。这些模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，能够理解和生成复杂的语言结构。例如，GPT-4、BERT等模型。

二  PyCharm，Anaconda，PyTorch环境搭建

1.安装Anaconda

Anaconda是一个流行的 Python 数据科学平台，集成了大量的科学计算和数据分析库，并提供了一个方便的包管理工具。

2.创建Python环境

Anaconda允许你创建多个独立的 Python 环境，每个环境可以安装不同的包和依赖，而不会相互干扰。

condacreate -n pytorchpython=3.9

3.安装PyTorch

PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持动态计算图和自动微分。

condainstall pytorchtorchvision torchaudiocudatoolkit=11.3 -c pytorch

4.安装PyCharm

PyCharm是一个流行的 Python 集成开发环境（IDE），提供了代码编辑、调试、项目管理等功能。

import torch

print(torch.__version__)

print(torch.cuda.is_available())  # 检查是否支持GPU

三  建立 CFD 仿真数据库

Heeds连接UG和STAR-CCM 搭建多工况变几何的计算流程

压气机二维叶型

四  Python 数据预处理

1.编写导出 CFD 计算结果宏 

2.训练输入数据处理

3.python 操控 star-ccm   导出数据

4.生成仿真边界遮蔽区域 

5.数据转换为图片

五  Python 子程序构建

1.数据集 dataset 处理子程序构建

2.卷积神经网络模型子程序构建 

3.损失函数子程序构建

4.训练中模型存储点子程序构建

5.训练器子程序构建

六  Python 机器学习主程序构建与训练

采用100个数据对U-Net网络进行训练，在测试集上的平均精度达到95%

STAR-CCM 仿真结果

CFD计算时间

2min

马赫数

静压

U-Net模型结果

U-Net模型计算时间

1S

马赫数

静压

课程相关图片：