DeepSeek与CAE的结合！工程仿真进入智能时代：人工智能加持的范式跃迁！
对湍流分离气泡 （TSB） 与经典周期性强迫相比，深度强化学习 （DRL） 的控制效果进行了数值评估。我们表明，只要粗略网格捕获了主流特征，在粗略网格上学习的控制策略就可以在精细网格上工作。这样可以显著降低湍流环境中 DRL 训练的计算成本。在精细网格上，周期性控制能够将 TSB 面积减少 6.8%，而基于 DRL 的控制能够减少 9.0%。此外，DRL 代理提供了更平滑的控制策略，同时瞬间保持动量。DRL 控制策略的物理分析揭示了相邻致动器对产生大规模反向旋转涡流。结果表明，DRL 代理作用于很宽的频率范围以及时维持这些涡流。最后，我们还介绍了适用于下一代百万兆次级计算机的计算流体动力学和 DRL 开源框架。
流体力学，作为研究流体运动规律的基础学科，在航空航天、能源环境、生物医学等领域扮演着至关重要的角色。然而，传统流体力学仿真方法，如计算流体动力学（CFD），面临着高计算成本、复杂模型构建以及对湍流等复杂现象模拟精度不足等挑战。近年来，人工智能（AI）和深度学习的迅猛发展，为流体力学仿真带来了革命性的变革，开启了智能化仿真的新篇章。
AI与深度学习技术，凭借其强大的数据处理能力、非线性拟合能力以及特征提取能力，为流体力学仿真带来了以下突破：
加速仿真计算：深度学习模型可以学习流体力学方程的解算子，建立高效的代理模型，替代部分或全部CFD计算，实现仿真速度的指数级提升，为实时仿真和优化设计提供可能。
提升模拟精度：深度学习可以融合物理规律和数据驱动，构建物理信息神经网络（PINN），提高对湍流等复杂流动现象的模拟精度，突破传统方法的局限性。
实现数据同化与预测：深度学习可以融合实验数据、观测数据和仿真数据，实现数据同化，提高仿真精度，并基于历史数据进行流场预测和趋势分析。
AI与深度学习的引入，正在推动流体力学仿真向智能化、高效化、精准化方向发展，为航空航天器设计、风力发电优化、心血管疾病研究等领域带来前所未有的机遇。
本研究介绍了一种基于深度学习的新型压力分布图像预测技术，旨在应用于基于图像的近似最优设计。所提出的方法集成了无监督和有监督学习范式，对无监督组件采用自动编码器 （AE），对有监督组件采用全连接神经网络 （FNN）。开发了基于 2D 图像数据的代理模型，能够对三种不同的方法进行比较分析：传统 AE、卷积自动编码器 （CAE） 和混合 CAE，它将 CAE 与传统 AE 相结合。大量实验表明，CAE 方法对二维翼型压力分布图像的学习能力和恢复率最高。压缩的潜在图像数据被用作 FNN 的输入，FNN 经过训练以预测潜在特征。对这些特征进行解码以预测相应的压力分布图像。结果与计算流体动力学 （CFD） 仿真得出的结果非常一致，匹配率超过 99.99%。这种方法大大简化和加速了图像预测，使其无需专门的 CFD 知识即可实现。此外，它还提高了准确性，同时简化了神经网络结构。因此，它为基于图像数据的优化提供了基础技术，为未来的 AI 驱动设计和优化进步建立了平台。
有限元分析（FEA）作为工程设计和科学研究中不可或缺的工具，在结构、流体、电磁场等领域的仿真模拟中发挥着重要作用。然而，传统FEA方法面临着计算成本高、建模复杂等挑战，难以满足日益增长的工程需求。近年来，深度学习的迅猛发展为FEA带来了革命性变革，为工程仿真解锁了新的范式。
深度学习，特别是深度神经网络，以其强大的非线性拟合能力和特征提取能力，为FEA带来了以下突破：
加速计算：深度学习模型可以学习FEA的输入输出映射关系，建立高效的代理模型，从而大幅加速仿真计算，实现实时或近实时的仿真分析。
提升精度：深度学习可以融合物理规律和数据驱动，构建物理信息神经网络（PINN），提高仿真精度，特别是在处理复杂非线性问题时展现出显著优势。
简化建模：深度学习可以自动提取特征和构建模型，简化FEA的前处理过程，降低对用户专业知识和经验的依赖。
深度学习与FEA的融合，正在推动工程仿真向智能化、高效化、精准化方向发展，为航空航天、汽车制造、生物医学等领域的创新设计提供强大引擎。
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为深度学习与科学计算交叉融合的前沿方向，正重新定义复杂系统建模与优化的方法论体系。与传统数据驱动方法不同，PINN通过将物理定律（如偏微分方程、守恒律等）作为软约束嵌入神经网络，实现了对物理规律的可解释性表达与高效求解。这一突破性框架在多个领域展现出强大的应用潜力：在流体力学中，PINN能够高精度模拟湍流、边界层等复杂流动现象；在材料科学领域，它被用于预测晶体生长、相变动力学等微观演化过程；在地球物理勘探中，PINN为地震波反演、地下资源探测提供了新的计算工具；而在生物医学工程中，它正推动着从细胞迁移到组织力学行为的精准建模。随着物理先验知识的深度融入与计算框架的持续优化，PINN不仅为解决高维、非线性科学问题提供了通用平台，更开启了人工智能赋能基础科学研究的新篇章。
专题一：人工智能驱动的流体力学仿真
专题二：深度学习有限元分析
专题三：深度学习PINN
学习目标：
专题一：人工智能驱动流体力学仿真
1.掌握流体力学仿真技术与深度学习的结合学员将理解并掌握计算流体力学（CFD）与深度学习的基本原理，并通过实操案例，了解如何使用Python等工具将深度学习模型应用于流体力学仿真中，解决复杂的流动问题。
2.深入理解DeepSeek在流体力学中的应用作为一种大模型技术，DeepSeek能够提升流体仿真和预测技术的开发效率。学员将通过具体案例，学习如何将DeepSeek与CFD方法结合，提高流体力学问题的求解效率和结果的精确性。
3.熟悉多种AI技术在流体力学中的应用培训中将介绍多种AI技术，如物理信息神经网络（PINN）、深度强化学习、图神经网络（GNN）等，并深入剖析其在流体力学问题中的应用，帮助学员拓宽技术视野。
4.掌握OpenFOAM与ANSYS Fluent仿真平台的使用与优化通过对OpenFOAM和ANSYS Fluent的实操教学，学员将能够熟练配置和使用这两种流体仿真工具，理解其架构和功能，并通过与深度学习模型的结合，提升仿真效率和精度。
5.深入了解高保真流场重建与扩散模型的应用学员将学习并实践如何利用扩散概率模型和神经网络进行高保真流场重建，探索深度学习在流体动力学中的最新应用。
6.通过实战项目掌握智能流体力学技术应用通过结合U-Net、GNN、PINN等深度学习模型，学员将在课程的最后掌握如何应用这些技术解决真实的流体力学问题，并能够独立开发相关智能流体力学应用项目。
7.培养学员的综合创新能力课程注重理论与实践的结合，学员将通过项目实战和算法剖析，培养解决复杂流体力学问题的创新思维，并具备在真实工程环境中应用深度学习与仿真技术的能力。
通过本课程的学习，学员将具备智能流体力学领域的核心技能，能够有效地将数据驱动方法与物理仿真技术结合，解决复杂的流动问题，并为未来的科研与工程项目打下坚实的技术基础。
专题二：深度学习有限元分析
深度学习有限元分析学习目标：本课程旨在系统地学习如何将深度学习技术与有限元分析（FEM）结合，帮助学员在理论与实践中全面掌握核心概念和应用技能。课程内容将深入探讨有限元方法的基本原理，并结合 Python 、ABAQUS深度学习有限元方法和 FEniCS 实现偏微分方程的求解，以确保学员能够扎实理解有限元分析的基础。除此之外，课程还将探索如何应用深度学习模型（如卷积神经网络）增强有限元分析的能力，特别是在复杂材料、非线性特征和几何问题中的应用。通过案例研究和实际代码示例，学员将能够将所学知识运用到实际工程中。
本课程将深入探讨现代深度学习技术如何为有限元分析提供新的视角和工具，涵盖无监督学习与强化学习在 FEM 中的应用。学员将掌握如何利用机器学习技术从大量仿真数据中提取有价值的信息，提升模型的准确性与泛化能力。课程还将介绍高效的模型训练策略与数据增强技术，帮助学员提高模型的性能。此外，本课程还介绍DeepSeek大模型在有限元分析的使用技巧，DeepSeek能够显著提升有限元分析的效率、精度与易用性，推动从传统“经验驱动”向“AI增强”的范式转变，尤其在复杂工程系统与新兴领域（如新能源、生物医学工程）中发挥关键作用。
课程最后，学员将通过项目实践，独立完成一个基于深度学习的有限元分析项目，涉及从数据准备、模型训练到结果分析的全过程。通过这一综合学习体验，学员将为未来在材料工程、结构分析及相关领域的研究和应用奠定坚实的基础，具备解决复杂工程问题的能力。
专题一：人工智能驱动的流体力学仿真
专题一：人工智能驱动的流体力学仿真
第一天：流体力学与数据驱动方法结合的基础与应用
1.数据驱动方法
a.传统CFD与生成式AI结合的意义探讨如何通过结合生成对抗网络（GAN）来生成湍流数据，优化流体仿真。
b.使用Python处理CFD数据的具体方法与技巧通过实际代码讲解，展示如何利用Python进行CFD数据的处理与分析。
c.使用深度学习技术求解数值CFD问题介绍如何使用深度学习模型来求解复杂的CFD数值问题，提升计算效率与精度。
2.人工智能技术方法
a.有限体积法在CFD数值模拟中的应用讲解有限体积法的基本概念，并通过实操进行应用。
b.传统机器学习方法与流体力学结合的实际案例分享经典的机器学习算法如何应用于流体力学领域，解决具体问题。
c.流体力学中的相干结构识别与分析展示如何使用AI识别流体中的相干结构，并进行分析。
d.DeepSeek在流体力学中的应用示例讲解DeepSeek技术如何为流体力学提供解决方案。
e.流体力学中的降阶建模技术介绍如何使用降阶建模技术简化流体仿真，提高计算效率。
f.CFDBench大规模基准项目实践分析论文中的大规模CFD仿真项目，并进行源码实操。
第二天：物理信息神经网络（PINN）在流体力学中的应用与实践
1.物理信息神经网络（PINN）原理与应用
a.PINN的基本原理与模型结构通过论文解析和代码实操，深入讲解PINN的核心概念与结构。
b.使用PINN模型求解N-S方程模拟复杂流体问题利用PINN求解Navier-Stokes方程，模拟不同流体流动问题。
c.PINN结合数据驱动方法的解决方案探讨如何将数据驱动方法与PINN相结合，提升模型的解决能力。
2.PINN项目实战与算法剖析
a.PINN求解稳态与非稳态流动问题解析论文并通过实操，展示如何使用PINN处理稳态与非稳态流动问题。
b.湍流涡粘模型与PINN应用于翼型流动结合湍流涡粘模型与PINN技术，模拟翼型流动问题。
c.Turbulent-Flow-Net深度学习模型展示Turbulent-Flow-Net模型在湍流模拟中的应用与源码实现。
第三天：OpenFOAM与深度学习技术结合的流体仿真与优化
1.OpenFOAM仿真技术基础
a.OpenFOAM环境的安装与配置通过实际操作，教授如何在Linux环境下安装并配置OpenFOAM。
b.DeepSeek赋能OpenFOAM仿真示例演示如何结合DeepSeek技术，提升OpenFOAM仿真的精度与效率。
c.OpenFOAM框架结构与模块组成深入解析OpenFOAM的框架结构，帮助学员理解其各模块的作用与配置。
d.基于Paraview的流体仿真可视化分析方法学习如何使用Paraview进行CFD仿真结果的可视化分析。
e.OpenFOAM数据驱动、转化和交互方法介绍如何通过Python与OpenFOAM进行数据交互与转换，提升仿真结果的准确性。
f.在Linux平台的Python与OpenFOAM交互式实现方法详细介绍如何在Linux平台上实现Python与OpenFOAM的交互操作。
2.AI模型嵌入仿真系统
a.深入操作OpenFOAM进行流体仿真教授如何使用OpenFOAM进行复杂流体问题的仿真，并分析结果。
b.从仿真数据中提取关键特征进行分析展示如何从仿真结果中提取重要特征，并进行进一步分析。
c.神经网络模型与OpenFOAM仿真数据融合训练实战讲解如何将神经网络模型与OpenFOAM仿真数据结合，进行训练与优化。
d.深度强化学习与OpenFOAM的应用案例通过案例展示深度强化学习在OpenFOAM仿真中的应用，优化流体仿真过程。
第四天：ANSYS Fluent与AI算法在多物理场耦合中的应用
1.Fluent仿真与框架解析
a.ANSYS Fluent的安装与配置学习如何安装并配置ANSYS Fluent，准备进行流体仿真。
b.DeepSeek赋能ANSYS Fluent仿真示例演示如何使用DeepSeek技术在Fluent仿真中提升数据分析能力。
c.Fluent架构与功能模块剖析深入了解Fluent的架构与功能模块，帮助学员更好地使用Fluent进行仿真。
d.使用Python与ANSYS Fluent进行交互通过实操，展示如何利用Python与Fluent进行数据交互与分析。
2.Fluent数据仿真融合AI算法实战
a.Fluent立体数据的采集与分析教授如何采集并分析Fluent仿真中的三维数据。
b.使用Fluent数据训练神经网络模型进行流体力学预测结合Fluent仿真数据，训练神经网络进行流体力学问题的预测。
c.基于Fluent仿真数据与AI融合的实际应用案例分享基于Fluent仿真数据与AI融合的真实应用案例，展示其效果。
d.热-流耦合案例：使用AI预测流场温度分布通过LSTM模型，展示如何利用AI预测热流耦合问题。
第五天：深度学习与智能流体力学应用项目实战
1.基于U-Net的流体力学
a.U-Net网络结构及其深度学习原理介绍U-Net结构，并通过实操讲解其在流体力学中的应用。
b.流场数据的预处理与特征提取展示如何进行流场数据的预处理与特征提取，提升模型性能。
c.使用U-Net模型进行流场预测、重构与优化教授如何使用U-Net模型进行流场数据的预测与优化。
2.基于图神经网络（GNN）的流体力学
a.GNN原理及其在流体力学中的应用讲解图神经网络（GNN）的基本原理，并介绍其在流体力学中的应用。
b.基于GNN的流场预测与性能评估通过案例展示如何使用GNN进行流场预测，并评估其性能。
3.高保真流场重建与扩散模型
a.扩散模型的基本原理与应用讲解扩散模型的原理，并展示其在流场模拟中的应用。
b.扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用探讨扩散概率模型如何用于翼型流动的模拟。
4.CNN算法在翼型周围流场中的快速预测方法
a.通过具体案例，讲解CNN在翼型周围流场预测中的应用。
5.神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用
a.展示神经网络如何应用于非稳定不可压缩流体动力学的预测。
6.基于卷积编码器-解码器的Transformer模型用于湍流数据驱动时空学习方法介绍如何结合Transformer和卷积编码器-解码器结构，进行湍流数据的时空学习。
专题二：深度学习有限元分析
专题二：深度学习有限元分析
第一天：深度学习与有限元基础
1.有限元分析基础：从理论到实战：【理论知识+代码+实操】
1.1有限元法的基本原理，如网格划分和节点分析。
1.2介绍有限元在结构分析、热传导、流体力学等领域的实际应用。
1.3案例展示与实操：有限元法分析及数值求解仿真工具
1.4DeepSeek大模型赋能有限元发展
2.深度学习入门与实操：让神经网络为有限元赋能：【理论知识+代码+实操】
2.1剖析神经网络的基本组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
2.2剖析常用的激活函数，如ReLU、sigmoid和softmax及其作用。
2.3剖析损失函数的定义及其在模型训练技术原理。
2.4深度学习案例与实操：深度学习技术迁移至有限元分析【代码+实操】
3.为什么深度学习能优化有限元分析：理论与应用解读【理论结合案例知识】：
3.1剖析传统有限元方法及其局限性，特别是在处理复杂材料和几何时的不足。
3.2剖析深度学习技术提高模型的自适应性与非线性特征处理能力。
3.3利用深度学习进行数据驱动建模的前景与应用。
4.案例解析：深度学习与有限元的完美结合案例分析：
4.1实现CNN自动生成的材料工程数据样本的具体方法。
4.2分析数据集的特征，包括样本数量、数据维度和标注信息。
4.3利用获取的样本改进有限元分析的准确性和效率。
第二天：深度学习与有限元的协同实践【理论知识+代码+实操】
1.偏微分方程的求解与有限元的结合：
1.1介绍如何使用 FEniCS 进行偏微分方程的建模与求解。
1.2讲解偏微分方程的离散化方法，包括网格生成与基函数选择。
1.3实现如何将 FEM 结果转化为可用于深度学习的格式。
1.4FEniCS有限仿真+DeepSeek大模型加持使用技巧
2.数据预处理：为深度学习优化有限元结果
2.1讲解如何提取有限元仿真结果中的关键特征，确保数据质量。
2.2实现FEM数据归一化和标准化的方法，以提高模型训练效果。
2.3介绍数据增强技术，增加样本多样性以改善模型泛化能力。
3.构建与优化深度学习模型：从CNN到RNN的选择与调优
3.1指导如何选择适合有限元数据的深度学习模型结构（如CNN、RNN等）。
3.2讲解模型超参数的选择和调优，包括学习率、批量大小和训练轮数。
3.3实现通过交叉验证评估模型性能，避免过拟合。
3.4基于深度学习的晶体塑性有限元模型
3.5DeepSeek大模型开发 加持有限元模型算法
4.案例实践：基于深度学习的有限元模型训练与评估
4.1实际操作，构建一个简单的有限元与深度学习结合的模型。
4.2使用TensorFlow或PyTorch进行模型的训练和评估。
4.3分析模型输出，并与传统有限元方法的结果进行对比。
第三天：Abaqus有限元仿真+利用深度学习改进有限元模拟
1.智能材料行为建模与深度学习相结合【理论知识+代码+实操】：
1.1介绍EUCLID如何识别材料行为及其应用于弹塑性模型的优势。
1.2讲解路径相关材料行为的定义和重要性，以及如何进行建模。
1.3实现将材料行为模型与深度学习算法相结合，以提高预测准确性。
2.全场弹塑性模拟：深度学习如何助力精确模拟【理论知识+代码+实操】：
2.1探索全场弹塑性有限元模拟的基本原理和步骤。
2.2讲解如何利用深度学习算法进行塑性校正，提高模型的可靠性。
2.3分享弹塑性模拟的实际案例，分析模型的表现及其改进方向。
3.机器学习与有限元优化、Abaqus2024有限元仿真：加速工程计算与分析【理论知识+代码+实操】：
3.1介绍如何利用深度学习算法进行参数识别和优化方法。
3.2实现机器学习在加速有限元分析过程中的应用，简化模型计算。
3.3实现优化算法与有限元模拟结果的结合，提升整体分析效率。
3.4Abaqus2024有限仿真与二次开发基础
3.5Abaqus2024有限仿真+DeepSeek大模型加持使用技巧
4.实践案例：深度学习如何增强有限元模拟的精准度【理论知识+代码+实操】：
4.1通过具体案例，实施机器学习增强的有限元模型。
4.2分析并可视化模型结果，比较传统和机器学习方法的性能。
4.3识别潜在的改进领域和未来研究方向。
4.5Abaqus有限元分析到深度学习方法应用全过程——汽车刹车片热力耦合分析
第四天：深度学习在有限元中的高级应用
1.神经网络如何深度学习有限元数据特征【理论知识+代码+实操】：
1.1探索神经网络如何从有限元数据中提取特征并进行学习。
1.2讨论不同类型神经网络（如CNN、RNN）在有限元分析中的适用性。
1.3介绍模型训练中使用的正则化技术，以防止过拟合。
2.构建深度学习与有限元的混合模型：集成优势，提升精度【理论知识+代码+实操】：
2.1讲解如何构建增强神经网络混合模型，以结合FEM与深度学习的优势。
2.2分享不同模型组合的策略，分析其对结果的影响。
2.3实际演示构建和训练混合模型的过程。
3.实例分析：深度学习与晶体塑性有限元模型的结合【理论知识+代码+实操】：
3.1深入研究基于深度学习的晶体塑性有限元模型，讨论其应用场景。
3.2分析模型的优缺点，并探讨改进方向。
3.3展示模型的实际结果与传统方法的比较。
3.4使用逐点位移和域的有限元网格应用
4.U-Net架构与有限元应用：图像分割与应力分布预测【理论知识+代码+实操】：
4.1通过U-Net架构进行应力分布预测的实际案例演示。
4.2讲解U-Net在图像分割和分析中的优势及其实现步骤。
4.3分享实践结果，讨论如何将U-Net模型应用于复杂工程问题。
4.4在有限元方法中使用基于机器学习技术的U-Net架构
第五天：综合项目与前沿技术
1.综合案例项目：
1.1设计一个完整的项目，结合深度学习与有限元方法，解决实际工程问题。
1.2介绍项目的背景、目标及所用技术，确保项目的系统性。
1.3讲解项目实施的步骤和方法，包括数据采集、模型构建和评估。
2.前沿研究研读【理论知识+代码+实操】：
2.1介绍基于 JAX 的 GPU 加速可微分有限元分析方法及其应用前景。
2.2讨论最新的研究成果和技术趋势，分析其对有限元分析的影响。
2.3介绍其他前沿技术（图神经网络）在有限元中的潜在应用。
2.4分享有效的解决方案和案例，帮助学员应对实际问题。
3.论文前沿导读【理论知识+代码+实操】：
3.1展望深度学习在有限元分析中的未来应用与发展方向。
3.2精读深度学习在有限元分析中的论文技术。
专题三：深度学习PINN
专题三：深度学习PINN
