基礎模塊

流體力學方程求解

1、不可壓縮N-S方程數值解法（有限差分/有限元/偽譜法）

· Fluent工業級應用：穩態/瞬態流、兩相流仿真（圓柱繞流、入水問題）

· Tecplot流場可視化與數據導出

2、CFD數據的AI預處理

· 基于PCA/SVD的流場數據降維

· 特征值分解與時空特征提取

深度學習核心

3. 物理機理嵌入的神經網絡架構

· 物理信息神經網絡（PINN）：將N-S方程嵌入損失函數（JAX框架實現）

· 神經常微分方程（Neural ODE）：動力學系統建模與哈密頓守恒律

· 生成對抗網絡（GANs）提升流場分辨率

4、流場智能預測實戰

· CNN湍流特征提取與圓柱繞流預測

· 物理融合模型求解機翼繞流等復雜場景

· Diffusion Model在非定常流場的應用

融合創新點

· 傳統CFD+AI加速：通過超分辨模型降低高精度仿真成本

· 工業軟件生態整合：Fluent數據驅動PyTorch/JAX模型訓練閉環

· 物理約束保障可信度：PINN減少對標注數據的依賴

基于Fluent和深度學習算法驅動的流體力學計算與應用（👈速通全文）