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本课适合哪些人学习：
一、具有相关基础的学生与研究者：
本科高年级生或研究生，专业包括但不限于：机械工程、航空航天、土木工程、物理、应用数学、计算机科学等。
已具备流体力学基础知识，例如掌握Navier–Stokes方程、层流与湍流、边界条件等。
拥有一定的编程基础（如Python或Matlab）与数学建模能力。
正在从事CFD（计算流体力学）模拟，希望通过机器学习提升计算效率或建立近似模型的研究者。
二、机器学习背景的工程师与数据科学家：
5. 具备机器学习方法（如深度学习、监督学习、强化学习等）知识，但缺乏流体力学背景，想将算法应用于工程物理问题者。
6. 有志于开展跨学科研究，例如将CNN、RNN、GAN、PINNs等模型用于流场重建、湍流建模、非定常流模拟等。
三、从事实验测量与数据分析的科研人员：
7. 使用PIV、LIF等实验手段采集复杂流动数据，需借助机器学习进行高维数据处理、特征提取或状态预测。
8. 在流体实验数据中应用数据降维、噪声去除、时间序列分析等方法以优化实验流程。
四、有明确行业应用需求的工程人员：
9. 从事风力发电、航空航天、自动驾驶、海洋工程等行业的工程师，需将机器学习用于流体环境建模或控制系统设计。
10. 关注智能仿真、数据驱动建模、CFD结果加速预测等工程实际问题。
五、有志从事相关科研或工业工作的学习者：
11. 有志于进入智能仿真、数字孪生、气候建模、能源系统仿真等前沿交叉领域的人员。
12. 希望参与数据驱动风洞测试、湍流控制、仿真优化等新兴研究方向的研究者或工程师。
你会得到什么：
一、知识能力方面的提升：
系统掌握机器学习在流体力学中的应用方法，打通物理建模与数据驱动之间的知识壁垒。
理解并能实际操作**物理引导神经网络（PINNs）**等先进方法，提高对复杂流动问题的建模能力。
掌握如何利用ML技术对CFD仿真进行加速建模、降维、特征提取等，提高模拟效率与精度。
增强对非定常流动、湍流预测、流场重建等复杂问题的处理能力。
二、科研与工程实践能力提升：
5. 具备将ML技术应用于科研项目中数据建模、仿真验证等环节的能力，提升研究效率。
6. 在工程中掌握如何建立快速代理模型，替代高成本、高耗时的传统CFD模拟，缩短设计周期。
7. 能够处理实验流体数据（如PIV图像、时间序列数据），提高数据分析效率与质量。
三、跨学科融合能力提升：
8. 建立“流体力学 机器学习”的交叉思维模式，拓展解决问题的工具和视角。
9. 掌握多源数据融合、数据驱动建模、物理一致性约束等关键技术，提高建模可靠性。
四、职业发展与科研竞争力增强：
10. 拥有流体力学和人工智能双重技能，适应未来智能工程、自动化设计、数字孪生建模等岗位需求。
11. 为申请高水平硕博项目或加入前沿研究团队（如AI for Science、智能仿真中心）提供强有力的技术背景。
12. 拓宽就业方向，可进入航空航天、智能制造、风能/海洋工程、环境模拟等高技术领域。
课程介绍：
目录
主要内容
经典流体力学与OPENFOAM入门
一、经典流体力学
核心要点：
1、回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型
2、探索流体力学在工业领域的多元应用
3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作
4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES)
实操环节：
1、OpenFOAM学习：
2、掌握OpenFOAM后处理操作
3、通过OpenFOAM获取流动信息
4、OpenFOAM多种功能使用教程：网络生成，模拟设置
5、基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（数据与代码提供给学员）
6、OpenFOAM模拟信息的后处理获取流场与压力信息（数据与代码提供给学员）
计算流体动力学与人工智能
二、机器学习基础与应用
核心要点：
1、了解Python语言的特征，熟悉常见的机器学习算法
2、掌握使用python语言用于数据后处理
3、了解计算流体动力学与AI的结合
实操环节：
1、基于Python语言的CFD数据后处理
2、计算流体动力学与AI的结合案例讲解
课程相关图片：
