Fluent与Python数据联动新范式,实现CFD湍流、多相流、流固耦合模型高效批量仿真!

专题一

(直播4天)

AI赋能CFD：从Fluent仿真到物理信息机器学习的智能流体工程实战

2026年07月18日-07月19日

2026年07月25日-07月26日

专题二

(直播3天)

AI赋能复合材料力学：机器学习、PINN与多尺度仿真实战

2026年07月17日-07月19日

专题三

(直播4天)

机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践

2026年7月04日-7月05日

2026年7月11日-7月12日

专题四

(直播4天)

岩土工程PINN实战：从固结方程到大模型代码生成

2026年7月04日-7月05日

2026年7月11日-7月12日

要点

主要内容

目标：独立使用Fluent完成圆柱绕流和管道/通道流的仿真设置与结果输出；能够编写Python脚本读取Fluent导出的数据进行常见流场可视化（云图、时间序列曲线、概率密度图）；理解Fluent与Python的数据联动方式。

一、课程导论：

1. 智能流体力学介绍；

2. 智能流体工程应用介绍；

二、Fluent快速入门:

*（Case1）方腔流。实战内容：Fluent基础流程、边界条件、稳态/非稳态，后处理；

*（Case2）绕流。实战内容：非定常涡街分析、Cd/Cl曲线、涡量场、时间序列数据，网格无关性分析。

*（Case3）管道/通道流。实战内容：速度剖面、壁面边界层、湍流理论、湍流统计图。

三、Python编程入门:

1. Python编程快速入门

2. Python数据与科学计算简介

*（Case4）基于Fluent & Python流场数据后处理（以绕流为例，绘制流场云图, 参数统计曲线, 概率密度图）

目标：理解CNN和LSTM在流场超分辨率及时序预测中的应用原理，训练经典模型；能够实现数据驱动的流场参数反演（如从流场云图预测雷诺数、攻角）。

一、深度学习精要：

1. 卷积神经网络（CNN）与流场特征提取

2. 长短期记忆网络（LSTM）与时序预测

*（Case5）流场超分辨率重建：CNN实现高分辨率流场

*（Case6）绕流时序预测：基于Fluent历史数据，LSTM预测气动系数

二、强化学习入门

1. 基本概念与典型应用场景/高级深度强化案例简介

三、智能流体工程经典案例详解：

*（Case7）流场参数预测：流场云图预测压力场等参数

*（Case8）流场三维重建：从二维切片重建三维速度场

工业流体仿真与AI融合实战

目标：独立使用Fluent完成NACA翼型绕流、强制对流通道换热、翅片散热器、VOF气液界面和DPM颗粒输运等典型工业仿真，提取关键物理量（Cp、Nu数、沉积率、最高温度等）；理解各仿真场景与AI结合的切入点（参数化建模、代理模型训练数据生成）

一、气动与热流体案例（3个核心案例）

*（Case9）NACA翼型绕流：Cp曲线、升阻力系数、不同攻角参数化

*（Case10）强制对流通道换热：入口速度、壁面热流、Nu数、传热/压降综合分析

*（Case11）翅片散热器简化模型：几何参数化、最高温度、散热性能优化

二、多相流案例:（3个核心案例）

*（case12）VOF气液界面，体积分数、界面捕捉、气泡/液滴演化；

*（case13）DPM颗粒输运/气固耦合，颗粒轨迹、沉积率、离散相统计；

*（case14）搅拌反应器，旋转域、湍动能、剪切率、混合指数。

目标：能在损失函数中嵌入物理约束并对比纯数据效果；使用PINN求解简单偏微分方程并与Fluent结果对比；编写PyFluent脚本实现参数化批量仿真；理解强化学习与Fluent联动的框架思路；了解Codex AI代理辅助仿真基本原理和应用演示。了解智能流体方向SCI论文的选题与写作要点

一、物理引导深度学习与PINNs

*（case15）物理约束损失函数：嵌入散度、边界、动量残差，纯数据 vs 物理引导消融表

*（case16）PINN求解ODE/Burgers方程；NS-PINN 速度/压力场求解

*（case17）传热与反问题：温度点反演热扩散率、边界热流或黏度。

二、PyFluent自动化批处理

*（case18）基于PyFluent 批处理脚本模拟NACA翼型绕流

三、强化学习流动控制（演示性案例）

*（case19）喷流减阻：圆柱绕流主动控制，演示RL+Fluent联动思路（状态提取、动作施加、奖励设计、环境封装框架）

四、Codex AI代理辅助仿真（演示性案例）

*（case20）利用Codex/Copilot生成Fluent脚本或Python后处理代码：展示AI辅助建模与仿真的效率提升

五、智能流体SCI写作与毕业论文思路指导

要点

主要内容

1. 理论方法：

1.1.机器学习模型构建流程：数据采集→特征工程→模型构建→评估优化

1.2.经典机器学习模型（线性回归、决策树、SVR、随机森林等）及应用

1.3.深度学习基础：神经网络基本原理、反向传播算法、PyTorch/TensorFlow框架入门

1.4.回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R²

 ➢实例一：不同机器学习模型在复合材料性能预测中的对比—使用公开数据集，在Python中分别实现线性回归、决策树、随机森林等模型，对比各模型在预测纤维增强复合材料拉伸模量时的表现

 ➢实例二：搭建简单神经网络进行聚合物性能预测—基于PyTorch搭建全连接神经网络，以温度、应变率等为输入特征，预测聚合物材料的拉伸强度，实现数据加载、模型训练与结果可视化全流程。

2. 理论方法：

2.1.多材料数据收集与数据预处理（归一化、标准化、缺失值处理）

2.2.特征工程与特征选择：递归特征消除（RFE）与皮尔逊相关系数结合

2.3.超参数优化、小提琴图等高级可视化方法

2.4.可解释性机器学习——SHAP详解：输入特征对预测结果的量化解释

 ➢实例三：特征选择对复合材料性能预测模型的影响—以POM聚合物或纤维增强复合材料数据集为例，使用RFE+皮尔逊相关系数进行特征筛选，对比筛选前后模型预测性能，可视化特征重要性排序。

 ➢实例四：基于SHAP的模型可解释性分析—对训练好的模型进行SHAP分析，解释各物理特征（如温度、纤维含量、应变率等）对复合材料力学性能预测结果的定量贡献程度并可视化。

深度学习物理信息神经网络（PINN）在复合材料中的

前沿应用

3. 理论方法：

3.1.卷积神经网络（CNN）原理及在复合材料RVE图像特征提取中的应用

3.2.材料数据增强方法

3.3.物理信息深度学习（PINN）在复合材料力学中的应用：物理约束嵌入神经网络的原理与方法、控制方程（PDE）作为损失函数的实现

3.4.深度学习进阶：将PINN与迁移学习结合，解决小样本材料问题

 ➢实例五：基于CNN提取复合材料RVE图像关键特征—使用Python加载复合材料微观组织图像，搭建CNN网络进行特征提取与分类/回归任务。

 ➢实例六：基于PINN的纤维增强复合材料强度性能预测—搭建PINN框架，将复合材料力学控制方程（如本构关系）编码为损失函数的一部分，实现物理约束下的深度学习模型训练，预测材料不同服役条件下的强度性能。

4. 理论方法：

4.1.代表性体积单元（RVE）理论与周期性边界条件设置方法

4.2.基于Python的纤维随机分布RVE几何自动生成：纤维体积分数控制、随机分布算法实现等

4.3.材料性能随温度演化函数的Python定义

4.4.失效准则与基于能量的渐进损伤演化设置

4.5.复合材料力热耦合作用下的渐进损伤演化与力学行为仿真

 ➢实例七：单向纤维复合材料RVE建模与等效弹性常数预测—在ABAQUS中构建纤维随机分布RVE模型，施加周期性边界条件，通过Python脚本完成自动建模、提交计算与等效性能提取。

 ➢实例八：Python脚本自动施加周期性边界条件与批量后处理—编写Python脚本实现在不同纤维体积分数下的RVE仿真，自动提取应力-应变曲线和等效模量数据。

5. 理论方法：

5.1.生成式AI辅助材料数据增强与小样本学习：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）基本原理与应用

5.2.生成式AI+深度学习融合框架

5.3.FRP复合材料高温/湿热环境下损伤失效机理、界面结合强度模型介绍

 ➢实例九：利用生成式AI扩充复合材料RVE图像数据集—基于GAN或VAE生成复合材料微观结构图像，使用FID等指标评估生成图像质量，对比扩充前后数据集对模型预测性能的提升效果。

 ➢案例十：物理信息深度学习+生成式AI混合框架【复现IJSS论文实例】

重点：混合框架设计思路、PINN与生成式模型的协同机制

论文写作规范、

前沿进展

目录

主要内容

机器学习基础模型与复合材料研究融合

1.   机器学习在复合材料中的应用概述

2.   机器学习用于复合材料研究的流程

3.   复合材料数据收集与数据预处理

实例：数据的收集和预处理

4.   复合材料机器学习特征工程与选择

实例：以纳米材料增强复合材料为例，讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用

5.   线性回归用于复合材料研究

实例：线性回归和多项式回归在处理复合材料数据中的应用

6.   多项式回归用于复合材料研究

实例：多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用

7.   决策树用于复合材料研究

实例：决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用

复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型

1.   随机森林用于复合材料研究

实例：随机森林在预测复合材料性能中的应用

2.   Boosting算法用于复合材料研究

实例：Catboost在预测复合材料强度中的应用

3.   XGBoost和LightGBM用于复合材料研究

(1)  XGBoost

(2)  LightGBM

(3)  模型解释性技术

实例：XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用，模型比较

4.   支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究

(1)  核函数

(2)  SVM用于回归（SVR）  

实例：SVR在预测复合材料的力学性能中的应用

5.   模型调参与优化工具包

(1)  网格搜索、随机搜索的原理与应用

(2)  工具包Optuna

实例：超参数调整方法，模型调参与优化工具包的应用

6.   机器学习模型评估

(1)  回归模型中的评估指标（MSE, R2, MAE等）

(2)  交叉验证技术

实例：比较不同模型的性能并选择最佳模型

复合材料研究中应用神经网络

1.   神经网络基础

(1)  激活函数

(2)  前向传播过程

(3)  损失函数

实例：手动实现前向传播

2.   神经网络反向传播与优化

(1)  梯度下降法原理

(2)  反向传播算法

(3)  随机梯度下降(SGD)

实例：实现梯度下降算法

3.   复合材料研究中的多层感知机(MLP)

(1)  MLP架构设计

(2)  MLP的训练过程

(3)  MLP在回归和分类中的应用

实例：构建简单的MLP解决复合材料中的回归问题

4.   PINNs

(1)  PINN基本原理

(2)  弹簧振动正问题中的PINNs

(3)  弹簧振动逆问题中的PINNs

实例：使用PyTorch构建PINNs

5.   GAN

(1)  GAN基本原理

(2)  针对表格数据的GAN

(3)  增强数据的评估指标

实例：构建GAN生成水泥基复合材料数据

6.   可解释性机器学习方法-SHAP

(1)  SHAP理论基础

(2)  计算和解释SHAP值

实例：复合材料中应用SHAP进行模型解释和特征理解

论文复现机器学习综合应用以及SCI文章写作

论文实例解读与复现：选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的SCI论文

1. Comparison of traditional and automated machine learning approaches in predicting the compressive strength of graphene oxide/cement composites. Construction and Building Materials, 2023, 394: 132179.

2. Machine learning aided uncertainty analysis on nonlinear vibration of cracked FG-GNPRC dielectric beam. Structures, 2023, 58: 105456.

Ø  论文中使用的复合材料数据集介绍

Ø  论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法

Ø  论文中使用的模型结构与构建

Ø  机器学习研究复合材料的超参数调整

Ø  复合材料研究中机器学习模型性能评估

Ø  复合材料机器学习研究结果可视化

课程总结与未来展望

Ø 课程重点回顾

Ø 机器学习在复合材料中的未来发展方向

Ø 如何继续学习和深入研究

Ø Q&A环节

目标

主要内容

1. 岩土工程中的机器学习基础

1.1.线性回归（可以拟合非线性--岩土科学发现）

1.2.决策树、K最邻近、朴素贝叶斯

1.3.逻辑回归（可看成最简单的神经网络）

1.4.支持向量机（最优分类器）

1.5.聚类（无监督分类）

1.6.主成分分析（无监督降维、特征提取）

实例：8种机器学习算法的python实践，学会怎么选择各种算法

2. 深度神经网络（DNN）基础

2.1.神经网络基础：神经元结构、激活函数

2.2.前向传播与损失函数：MSE、交叉熵，优化器（SGD, Adam）

2.3.自动微分原理：计算图、反向传播、torch.autograd

2.4.DNN在岩土本构拟合中的思路：数据驱动 vs 物理驱动

2.5.高级神经网络：CNN、GNN、RNN、Attention

案例：PyTorch实现各种神经网络，学会什么数据采用什么网络

案例：PINN初见：动力学物理信息神经网络（PINN）

3. PINN 开山论文与 DeepXDE 框架

3.1.PINN 开山论文（Raissi et al., 2019）核心框架

3.2.Burgers 方程案例精讲

3.3.参数反演原理

3.4.DeepXDE 框架简介

案例：DeepXDE 求解一维固结方程

案例：PINN求解流体、扩散（渗流、传热）、NS方程

4. CMAME: 机器学习求解计算力学偏微分方程的能量方法

4.1.计算力学基石：从偏微分方程求解到能量极小化变分原理

4.2.总势能泛函向神经网络训练目标函数的转化机制

4.3.以应变能为核心的物理损失函数设计与边界条件施加

案例：硬约束深度能量法

案例：岩土固体力学深度能量法

5. 固结方程科学发现与正反分析

5.1.固结方程科学发现

5.2.基于弱形式的含噪数据处理

5.3.PINN正反分析快速响应

6. 层流方程

6.1.层流方程的应力形式

6.2.混合数据构建

6.3.准静态和瞬态方程

案例：固结方程与层流方程代码和求解

7. 纳维斯托克斯方程的因果效应求解

7.1.NS方程的涡度形式

7.2.使用因果效应、傅里叶特征、改进神经网络

7.3.湍流求解

8. Nature子刊中的科学发现和循环卷积神经网络

8.1.扩散反应方程，岩土工程中的渗流、热传导与化学反应

8.2.稀疏回归发现岩土科学规律

8.3.编码物理规律到卷积算子以改进外插和泛化

案例：NS湍流方程正反分析代码实践

案例：岩土扩散反应方程的科学发现与外插泛化改进

9. Computer and Geotechnics弹塑性footing: PINN和深度能量法

9.1.Footing问题背景与Ritz方法（正问题）

9.2.Footing问题的逆问题求解

9.3.Ritz方法和PINN方法的优缺点详细分析

10. JCP顶刊：混合能量法解决岩土固体力学的应力集中问题

10.1.应力集中问题的PINN和DEM方法问题详述

10.2.混合能量法解决应力集中问题

案例：岩土Footing问题的PINN/Ritz正反分析代码

案例：应力集中问题的混合能量法代码

11. PINN高级python库求解岩土问题：SciANN讲解与实操

11.1.基于SCIANN的弹性力学问题求解

11.2.基于SCIANN的弹塑性力学问题求解

12. DeepSeek、ChatGPT、Grok生成PINN代码解偏微分方程

12.1.DeepSeek大模型生成PINN代码求解椭圆偏微分方程

12.2.ChatGPT大模型生成PINN代码求解抛物偏微分方程

12.3.DeepSeek、Chat GPT、Grok大模型生成PINN代码效果对比

12.4.Vibe coding实践、大模型读代码、生成视频PPT