导读：2月1日，全球 AI 产业迎来里程碑式的重要时刻。英伟达、微软、亚马逊这三家美国科技巨头，在同一天接入了中国 AI 大模型 DeepSeek，此消息迅速引发全球关注，震动整个 AI 领域。
不仅如此，百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云等多个平台也先后宣布上线 DeepSeek 大模型。这意味着，用户现在可以在各大平台上方便快捷地调用 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 等模型，在更广泛的应用场景中，充分体验和利用 DeepSeek 大模型的强大能力，进一步推动 AI 技术在各行业的深度应用与创新发展。
一、DeepSeek与CAE结合会怎样
在当前科技飞速发展的背景下，将 DeepSeek 这样先进的 AI 大模型与 CAE 技术相融合，实现 AI 驱动仿真，有望为工业设计领域带来新的突破与发展。
1、数据处理与分析层面
（1）数据挖掘与知识发现
DeepSeek 强大的自然语言处理和数据分析能力，能够对 CAE 仿真过程中产生的海量数据进行深度挖掘。CAE 仿真会生成包含各种物理参数、工况条件等多维度的数据，DeepSeek 可以快速从中提取关键信息，发现隐藏在数据背后的规律和潜在关系。例如，在汽车碰撞 CAE 仿真数据中，它能分析出不同碰撞角度、速度与车辆结构变形、零部件损坏之间的复杂关联，为工程师优化汽车安全设计提供更全面的知识支持。
（2）数据生成与扩充
基于深度学习的 DeepSeek 可以根据已有的 CAE 数据，生成更多具有多样性和代表性的虚拟数据。在一些难以通过实际试验获取大量数据的场景，如极端工况下的航空发动机仿真，DeepSeek 生成的数据能扩充训练集，帮助 CAE 模型学习到更广泛的工况特征，提升模型的泛化能力和准确性。
2、模型优化与仿真流程优化层面
（1）智能模型构建与参数调整
在 CAE 模型构建过程中，DeepSeek 可以根据用户的设计需求和相关领域知识，智能推荐合适的模型架构和初始参数。例如，在有限元分析模型搭建时，它能依据工程结构特点、材料属性等信息，快速给出单元类型选择、网格划分策略等建议，甚至自动完成部分模型构建工作。同时，在仿真过程中，根据实时反馈的数据，DeepSeek 可以利用优化算法动态调整模型参数，使仿真结果更接近实际情况，进一步缩短仿真时间。
（2）仿真流程自动化与智能决策
DeepSeek 能够理解自然语言指令，将其转化为可执行的 CAE 操作流程。工程师可以通过自然语言与 CAE 系统交互，如 “分析这个零件在高温高压下的应力分布，并给出优化建议”，DeepSeek 驱动 CAE 软件自动完成模型加载、参数设置、仿真计算以及结果分析，并基于分析结果给出针对性的设计优化建议，实现仿真流程的高度自动化和智能化决策。
3、多物理场耦合与复杂系统仿真层面
（1）多物理场耦合模型融合
对于涉及多物理场耦合（如结构 - 热 - 流体耦合）的复杂 CAE 仿真，DeepSeek 可以协助建立统一的多物理场耦合模型。它能够学习不同物理场之间的相互作用机制，通过深度学习算法将各个物理场的子模型融合在一起，提高多物理场耦合仿真的精度和效率。例如，在飞行器的气动热 - 结构耦合分析中，DeepSeek 可以整合气动热和结构力学的仿真模型，准确模拟高温气流对飞行器结构的热应力影响。
（2）复杂系统行为预测与优化
在复杂系统的 CAE 仿真中，如大型工业生产线、智能城市系统等，DeepSeek 可以综合考虑各种因素和相互关系，对系统的整体行为进行预测和优化。它可以模拟不同决策和外部条件下系统的响应，帮助工程师提前制定应对策略，优化系统性能，实现复杂系统的高效运行和可持续发展。
二、探索人工智能AI+CFD仿真应用
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。接下来，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！1、什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。（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。2、机器学习理论
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个子领域，它使得计算机能够通过数据和经验来进行自动化的学习，而不需要显式的编程。机器学习的核心思想是通过数据训练模型，从中学习出规律和模式，并利用这些学习到的规律进行预测或决策。机器学习主要分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning。（1）监督学习是最常见的机器学习方法，它通过带标签的数据来训练模型。目标是通过已知的输入和对应的输出，学习一个映射关系，使得模型在遇到新的输入时，能够预测正确的输出。常见算法：线性回归（Linear Regression）,用于回归问题，预测连续值。•逻辑回归（Logistic Regression）：用于分类问题，预测类别标签。支持向量机（SVM）：通过构建超平面将不同类别的样本分开，广泛用于分类任务。决策树（Decision Tree）：通过树状结构对输入数据进行分类。神经网络（Neural Networks）：模拟生物神经网络的计算模型，特别适用于复杂的非线性问题。（2）无监督学习没有标签数据，目标是从输入数据中挖掘出潜在的结构或模式。常用于数据探索和降维。常见算法：聚类（Clustering）：例如K-means算法，通过将相似的样本归为一类。主成分分析（PCA）：一种降维技术，用于减少数据的维度，提取最重要的特征。自编码器（Autoencoder）：一种神经网络结构，用于数据的无监督学习和特征提取。（3）强化学习关注于通过与环境的交互，基于奖励信号来优化决策策略。它通常用于需要智能体不断与环境互动的场景，如机器人控制、游戏、自动驾驶等。3、神经网络
神经网络是一类模仿生物神经系统的计算模型，是深度学习中的基础构建单元。神经网络由输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层组成，每一层由若干个神经元（或节点）构成，这些神经元之间通过权重连接。神经网络的目标是通过调整这些权重，使得模型能够从数据中学习到有意义的规律。神经网络通过“前向传播”计算输出，通过“反向传播”调整权重。神经网络的激活函数（如ReLU、Sigmoid等）为神经元引入非线性，使得网络能够拟合复杂的关系。结构包括输入层接受外部数据作为输入。隐藏层处理数据，逐层提取特征。输出层输出最终预测结果或分类标签。常见类型有前馈神经网络（Feedforward Neural Network）数据在网络中单向流动。卷积神经网络（CNN）适用于图像处理任务，具有卷积层、池化层等。循环神经网络（RNN）适用于序列数据，具有记忆能力。生成对抗网络（GAN）用于生成新数据，包含生成器和判别器。4、机器学习案例
以压气机二维叶型为例，说明基于机器学习的CFD实时仿真流程。
（1）基于 Python 机器学习的环境搭建
在开始任何仿真之前，我们需要搭建一个强大的开发环境，为后续的工作奠定坚实的基础。① 安装 Anaconda 解释器
Anaconda 是一个广泛使用的 Python 数据科学平台，它集成了大量的科学计算库，方便我们快速搭建 Python 开发环境。访问 Anaconda 官网下载适合操作系统的安装包，并按照提示完成安装。安装完成后，可以通过 Anaconda Navigator 或命令行工具轻松管理 Python 环境和包。PyCharm 是一款强大的 Python 集成开发环境（IDE），它提供了代码补全、调试、版本控制等多种功能，能够极大地提升开发效率。可以从 JetBrains 官网下载 PyCharm 社区版或专业版。安装完成后，打开 PyCharm，通过配置项目解释器，选择刚刚安装的 Anaconda 环境，即可开始编写代码。PyTorch 是一个开源的机器学习库，以其动态计算图和易用性而受到广泛欢迎。在 Anaconda 命令行中输入以下命令安装 PyTorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
根据的CUDA 版本，可能需要调整 cudatoolkit 的版本号。安装完成后，可以通过 import torch 在 Python 中导入 PyTorch。为了确保 PyTorch 能够正常运行，需要检查 GPU 是否可用。在 Python 中运行以下代码： import torchprint(torch.cuda.is_available())
如果输出为 True，则表示 GPU 已成功配置，可以加速计算。（2）建立CFD仿真数据库
CFD（计算流体力学）仿真数据的质量直接影响到机器学习模型的效果，因此在进行基于Python的机器学习训练之前，必须建立一个结构合理、精确有效的CFD仿真数据库。这一过程包括从几何建模到仿真结果的各个环节，包括几何创建、网格划分、物理模型定义、边界条件设置、仿真计算和结果导出等。以下是建立CFD仿真数据库的详细步骤。
1） UG创建参数化叶型几何
在CFD仿真中，叶片几何是影响流动与换热特性的重要因素。使用UG（Unigraphics）或NX软件可以创建复杂的叶型几何，并通过参数化设计提高几何建模的灵活性与效率。首先创建基础几何形状，在UG中选择合适的叶型模板，定义基本的几何参数（如叶片的长度、厚度、弯曲度等）。然后进行参数化建模，使用UG的参数化建模工具，将几何形状中的关键尺寸设置为参数，这样可以在后续仿真过程中通过修改参数值快速生成不同的叶型几何。最后检查几何完整性，确保创建的几何模型是无缺陷的，避免出现自交、非流体区域等问题，以确保后续CFD仿真计算的正确性。2） UG创建流道
流道是影响流体流动特性的关键部分，正确的流道设计能够确保CFD仿真结果的准确性。首先选择流道类型，根据仿真需要，选择适当的流道类型（如圆形、矩形、复杂弯道等）。然后进行流道尺寸与布局设计，根据仿真需求设计流道的尺寸和布局，确保流体流动能够覆盖所有重要区域。最后将流道与叶型结合，将流道与叶型几何结合，形成完整的工作流道，确保流动在整个区域内均匀分布。在CFD仿真中，边界条件对于流体流动的准确性至关重要，通过在UG中为几何模型设置合适的边界名称。为每个设置的边界赋予一个唯一的名称，以便后续在CFD软件中应用。在几何建模和边界设置完成后，使用Star-CCM+进行几何处理，确保可以顺利进行计算。首先导入UG几何，将UG中创建的几何模型导入到Star-CCM+中，检查几何是否存在不连续、重叠等问题。然后进行几何修复与优化，使用Star-CCM+中的几何修复工具，对模型进行自动或手动修复，去除无用的几何元素，简化计算区域。最后进行几何清理与简化，对于不影响计算结果的细节部分（如小孔、微小凸起等），可以选择忽略或简化，以提高计算效率。5) Star-CCM+建立网格
网格划分是CFD仿真中极其重要的一步，合适的网格划分能够显著提高仿真精度，并保证计算的稳定性与收敛性。首先选择网格类型，在Star-CCM+中选择合适的网格类型，常用的有结构化网格、非结构化网格、混合网格等。接着进行网格划分，根据计算需求和计算资源，进行网格划分。对于复杂的几何形状，通常需要使用非结构化网格。最后进行网格质量检查，使用Star-CCM+提供的网格质量检查工具，确保网格质量满足仿真要求，避免生成过大的网格元素，减少计算误差。6) Star-CCM+建立物理模型
物理模型是CFD仿真中至关重要的一部分，它直接决定了流体的流动特性和热交换过程。根据仿真目标选择适合的物理模型。例如，选择湍流模型、气体模型等。根据实际工况设置物理模型的参数，如流体的密度、粘度、热导率等。7) Star-CCM+设置边界条件
边界条件设置是CFD仿真中非常重要的一步，它决定了流体的流动状态和换热过程。入口边界条件，如速度入口、质量流量入口等，设置合适的流量或速度。出口边界条件，如压力出口、无流出等，确保出口的流体条件符合实际工况。壁面边界条件，如无滑移壁面、热壁面等，确保壁面条件符合实际情况。8) Star-CCM+计算求解与结果分析
仿真完成后，我们将得到大量的仿真数据，结果分析至关重要。选择合适的求解器，并进行求解设置，保证求解过程稳定且收敛。接着进行求解，检查计算过程中的收敛性与稳定性。获得计算结果之后，使用Star-CCM+生成结果报告和图形，如流线图、温度分布图、压力分布图等，进行结果分析。9) Heeds平台连接与多工况设置
Heeds是一个优化设计平台，可以将多个CFD仿真和优化任务串联起来，实现自动化的设计和分析。搭建UG与STAR-CCM+连接的流程，使用Heeds平台连接UG与STAR-CCM+，实现自动化的几何与网格处理。在Heeds平台中设置多个工作工况，进行多场景仿真，确保所有设计参数得到充分评估。（3）Python 数据预处理
在基于Python进行CFD仿真与机器学习的结合时，数据预处理是至关重要的一步。CFD仿真结果通常包含大量的高维度数据，而机器学习模型往往需要格式化、清洗并转换这些数据，以便进行高效训练。以下将详细介绍如何使用Python对CFD仿真数据进行预处理，涵盖数据导出、清洗、格式转换、图像生成等关键步骤。1) 编写导出CFD计算结果宏
CFD仿真工具如Star-CCM+可以输出大量仿真结果数据，如何高效地将这些数据导出是预处理的第一步。在Star-CCM+中使用Java或Python脚本编写导出宏。此脚本可以提取仿真结果中的关键信息，如流体速度、压力、温度场、湍流特性等。可以编写一个宏来提取流场数据，并保存到CSV格式。对于多个工况或不同几何模型的仿真，编写自动化脚本，批量导出计算结果。利用Star-CCM+的脚本功能，可以将所有仿真数据存储到预定目录，确保数据的一致性与结构化。
2) 训练输入数据处理
机器学习模型通常需要规范化和标准化的数据输入。训练输入数据的处理可以包括数据的清洗、填充缺失值、去除异常值等。首先加载CFD数据，使用Python中的pandas、numpy等库，加载从Star-CCM+导出的CFD仿真数据。数据通常为CSV、Excel或JSON格式，可以利用pd.read_csv()等函数读取。import pandas as pddata = pd.read_csv("simulation_results.csv")
然后进行数据清洗，去除重复值：使用drop_duplicates()去除重复行。处理缺失值时根据需求，选择填充缺失值（使用均值、中位数、最频繁值等）或删除缺失数据（dropna()）。对异常值检测与处理，通过统计学方法（如IQR、Z-score等）检测异常值，并根据情况选择删除或替换。3 ) Python操控Star-CCM+与数据导出
自动化的数据导出过程可以通过Python与Star-CCM+的API接口来实现。通过Python脚本控制Star-CCM+，不仅能够高效地获取仿真数据，还能进行后续的自动化处理。Star-CCM+提供了Python接口，允许Python脚本与其仿真环境交互。使用Python脚本操控仿真过程，例如启动计算、收集仿真结果、导出数据等。通常使用Star-CCM+的StarPython接口来实现。4 ）生成仿真边界遮蔽区域
在CFD仿真中，我们常常需要关注某些特定区域的流动和热传递情况。在机器学习数据预处理中，通过Python生成边界遮蔽区域可以帮助提取这些关注区域的数据。首先定义遮蔽区域，根据仿真模型中的几何结构和流动特性，定义需要关注的区域。例如，可以关注叶片表面附近的流场，或者气流进出口区域。然后生成遮蔽区域，使用numpy或pandas筛选出这些区域的数据。例如，可以通过坐标范围、特定的边界条件等提取数据。最后裁剪和格式化数据，将选定区域的数据裁剪成适合机器学习模型输入的格式。常见的做法是将数据转换为标准化的矩阵或张量，便于后续处理。5） 数据转换为图片
许多机器学习模型，特别是深度学习模型，通常要求输入为图像数据。为了将CFD仿真数据转化为可供神经网络处理的图像数据，我们通常将模拟结果转化为二维图像（如温度场、速度场等）。使用matplotlib等库将仿真结果绘制为二维图像。将图像保存为常见格式（如PNG、JPEG等），并对图像进行尺寸调整、裁剪、增强等处理，以适应后续模型的输入要求。（4）Python 子程序构建
在基于Python进行CFD仿真数据的机器学习建模过程中，构建合适的子程序对于高效处理数据、实现模型训练和测试至关重要。Python的子程序能够有效地将数据预处理、模型构建、训练和测试模块化，提升代码的可维护性与复用性。Python子程序，涵盖数据集处理、卷积神经网络模型构建、损失函数设计、模型存储与训练器构建等内容。1）数据集（Dataset）处理子程序
在机器学习中，数据集的处理通常是模型训练前的首要任务。我们需要设计一个子程序来加载和准备数据集，将其分成训练集、验证集和测试集，并进行必要的标准化或归一化处理。首先定义数据集类，创建一个继承自torch.utils.data.Dataset的类，用于读取和处理CFD仿真数据。该类主要负责数据的加载、预处理和按需返回数据。接着分割数据集，根据需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。可以使用train_test_split方法对数据集进行划分，确保训练集与测试集数据不重叠。最后进行数据标准化，可以使用scikit-learn的StandardScaler进行标准化或使用PyTorch的transforms.Normalize来对数据进行归一化处理。2）卷积神经网络模型子程序U-Net构建
UNet是一种广泛应用于图像分割任务的深度学习架构，特别适用于医学图像、遥感图像以及CFD仿真数据等领域。其特点是采用对称的编码器和解码器结构，并通过跳跃连接（skip connections）保留图像的空间信息，从而有效地提升模型的性能。UNet模型架构由以下部分组成：编码器（Encoder）：通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取特征和下采样图像。解码器（Decoder）：由卷积层和上采样层组成，用于恢复图像的空间分辨率。跳跃连接（Skip Connections）：在编码器和解码器之间，每次下采样时将特征图传递给解码器，帮助恢复细节信息。UNet模型组件包括卷积块（Conv Block），每个卷积块包括多个卷积层，每个卷积层后跟随ReLU激活和BatchNorm层，最后通过最大池化进行下采样。上采样块（Upconv Block）通过转置卷积（ConvTranspose2d）进行上采样，并将上采样后的特征图与跳跃连接的特征图拼接（torch.cat）。拼接后通过卷积块进行进一步处理。跳跃连接（Skip Connections）在每次上采样后，将编码器阶段的特征图与解码器的对应阶段进行拼接。这样能够保留高分辨率的空间信息，帮助模型更好地恢复图像的细节。瓶颈层（Bottleneck）通常是网络中最深的部分，负责在编码器与解码器之间的连接。输出层通过一个卷积将模型的输出通道数调整为目标的通道数。对于分割任务，输出层的通道数通常是分割类别的数量。3） 损失函数子程序构建
在机器学习中，损失函数用于衡量模型预测与实际结果之间的差距。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等，具体选择取决于任务类型。对于回归任务，通常选择均方误差（MSE）损失；对于分类任务，可以使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。在训练过程中，使用损失函数计算模型预测结果与真实标签之间的误差。如果模型输出的是概率值（如分类任务），可以结合Softmax或Sigmoid层进行处理。可以使用torch.optim中的不同优化器（如Adam, SGD等）配合损失函数进行训练。（5）Python 机器学习主程序构建与训练
在基于Python进行CFD仿真数据的机器学习训练过程中，构建与训练机器学习模型是最终目标。此过程包括构建主程序、模型训练、超参数优化以及模型评估等。一个完整的机器学习程序，包括从数据加载到模型训练、验证和测试的全过程。机器学习主程序是整个流程的核心，负责协调数据加载、模型构建、训练过程和测试评估。在该程序中，我们需要处理数据加载、模型初始化、训练过程、评估等步骤。模型训练过程是机器学习的核心，训练的目标是通过反向传播和梯度更新优化网络中的参数。模型评估是机器学习中非常重要的一步，它帮助我们判断模型在真实数据上的泛化能力。通常使用指标如均方误差（MSE）、决定系数（R²）、精确度等来评估模型。通过实验与交叉验证，我们可以调节模型的超参数（如学习率、批量大小、网络层数、卷积核大小等），以提高模型的性能。通过以上步骤，可以构建一个完整的机器学习程序，从数据加载、模型训练到超参数优化和模型评估，为实现基于CFD仿真数据的机器学习任务提供全方位支持。三、基于机器学习的CFD仿真教程
以上内容均收录到我发布在仿真秀官网的独家视频课程《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》。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。
以下是我的课程安排
《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》
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