人工智能驱动流体工程：从Fluent数值模拟到物理嵌入机器学习全链路实战

举办背景:

面对航空航天、汽车、能源、电子散热等行业流体系统设计指标日益严苛的现状，依靠经验修正与稳态假设的传统CFD分析手段已无法胜任复杂工况下的高效率、高精度设计诉求。一方面，湍流、多相流、流固耦合等强非线性物理过程内在机制复杂，高精度数值仿真的算力开销极其高昂；另一方面，工程现场对流动主动调控、参数快速寻优、瞬态流场重构等也提出了更严苛的标准，迫切需要引入数据驱动与物理约束相融合的下一代计算架构。

近些年，人工智能同计算流体力学的深度交叉为流体工程领域打开了全新通道：物理信息神经网络（PINN）可将Navier-Stokes方程、能量方程等物理先验直接注入深度学习架构，有效增强小样本情形下的泛化与外推性能；深度强化学习（DRL）正逐步颠覆传统的流动调控范式，在圆柱绕流减阻、翼型气动优化、散热温控等主动控制领域取得突破；PyFluent则衔接了商业求解器与AI模型之间的数据通路，让批量化仿真与代理模型训练变得触手可及。同时，Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、Nature Computational Science等顶级期刊不断刊载“AI+CFD”、“PINN+湍流”、“强化学习+流动控制”等交叉领域最新成果，印证该方向已成为当前国际学术研究热点。

我国《“十四五”智能制造发展规划》明确强调要重点推进数值仿真软件同人工智能相融合的智能设计技术。就学科演进而言，智能流体工程这一新兴交叉领域正快速发展，骨干企业（汽车、航空、能源、电子散热等）对兼具Fluent等多物理场仿真功底，又通晓深度学习、强化学习及Python开发的复合型人才存在巨大缺口。为顺应趋势，培育具备“流体力学+AI+工程仿真”跨学科综合素养的复合型骨干，特开设本研修项目。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，相关安排详见下文。

培训对象：

流体力学、热能工程、航空航天、车辆工程、机械工程、能源动力、土木工程、船舶与海洋工程等方向的科研工作者、高校研究生、企业CAE仿真技术人员，以及期望将机器学习/深度学习引入工业流体仿真业务的跨领域实践者。

Fluent仿真软件入门Python编程入门

目标：能够独立运用Fluent完成圆柱绕流与管道/通道流的仿真配置及结果输出；可编写Python脚本读取Fluent导出数据并实现常见流场可视化（云图、时序曲线、概率密度图）；掌握Fluent与Python的数据对接思路。

一、课程导论：

1.智能流体力学概述；

2.智能流体工程应用场景介绍；

二、Fluent快速入门:

*（Case1）方腔流。实战内容：Fluent基本流程、边界条件设置、稳态/非稳态求解，后处理操作；

*（Case2）绕流。实战内容：非定常涡街解析、Cd/Cl曲线、涡量场、时序数据，网格无关性验证。

*（Case3）管道/通道流实战内容：速度剖面、壁面边界层、温度统计图

三、Python编程入门:

1.Python编程快速上手

2.Python数据处理与科学计算简介

*（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：掌握CNN与LSTM在流场超分辨率及时间序列预测中的工作机制，训练经典模型；可完成数据驱动的流场参数反演（如从流场云图反推雷诺数、攻角）。

一、深度学习要点：

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生成高分辨率流场

*（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精讲：

*（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

目标：能够独立使用Fluent完成NACA翼型绕流、强制对流通道换热、VOF气液界面和DPM颗粒输运等典型工业仿真，提取核心物理量；理解各仿真场景与AI结合的切入点（参数化建模、代理模型训练样本构造）

一、气动与热流体案例（2个核心案例）

*（Case9）NACA翼型绕流：Cp曲线、升阻力系数、不同攻角参数化分析

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

二、多相流案例:（3个核心案例）

*（case11）VOF气液界面，体积分数、界面捕捉、气泡/液滴演化；

*（case12）DPM颗粒输运/气固耦合，颗粒轨迹、沉积率、离散相统计；

*（case13）搅拌反应器，旋转域、湍动能、剪切率、混合指数。

目标：能够在损失函数中加入物理约束并对比纯数据效果；运用PINN求解简单偏微分方程并同Fluent结果进行对比；编写PyFluent脚本实现参数化批量仿真；理解强化学习与Fluent联合的总体框架

一、物理引导深度学习与PINNs

*（case14）物理约束损失函数：嵌入散度、边界、动量残差，纯数据vs物理引导消融对比

*（case15）PINN求解ODE/Burgers方程；NS-PINN速度/压力场求解

*（case16）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

*（case17）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）

*（case18）喷流减阻：圆柱绕流主动控制，展示RL+Fluent联动思路

四、Codex AI代理辅助仿真（演示性案例）

*（case19）借助Codex/Copilot生成Fluent脚本或Python后处理代码：并自动完成分析及参数调节，展示AI辅助建模与仿真的效率提升

部分案例图示：

讲师简介

工学博士，现为海外知名高校博士后研究员。长期聚焦人工智能与流体力学交叉方向研究，主要研究领域涵盖深度学习流场重建、流场预测、湍流建模，以及人工智能在工程领域中的融合应用。近年来，在Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、Physical Review Fluids等SCI期刊发表论文十余篇，相关研究成果受到国内外同行关注，谷歌学术引用次数超过700次。讲师具备丰富的CFD数据处理、深度学习建模、SCI论文写作与跨学科工程应用经验，能够围绕Fluent仿真、AI算法建模和论文复现实战，为学员提供系统化的科研训练指导。

培训特色：

1.“基础→进阶→前沿”阶梯式设计：从Fluent操作与Python数据处理，到深度学习/强化学习，再到PINN、PyFluent自动化和RL联动，零基础学员可逐步深入，高年级研究生与工程师同样可获取前沿方法。

2.物理+数据双驱动：突破纯数据驱动“黑箱”，将Navier-Stokes方程、边界条件等物理规则嵌入神经网络（PINN），增强模型外推能力与可解释性。

3.全流程实战代码：共19个实例，覆盖Fluent仿真→数据导出→Python可视化→机器学习建模→PINN物理约束→PyFluent批处理→强化学习控制→论文图表绘制全链路。

4.工业级工具链：Fluent + PyFluent + Python + PyTorch/TensorFlow + 强化学习库，构建贴近真实科研/工程场景的自动化工作流。

5.论文写作专项赋能：模块四专门讲授AI+CFD方向SCI论文创新点提炼及大语言模型辅助写作，直击科研发表痛点。

时间地点：

2026年10月10日-10月11日 在线直播（授课两天）

2026年10月17日-10月18日 在线直播（授课两天）

报名费用：

每人￥4600元（含报名费、培训费、资料费）

【早鸟特惠】：9月21日前报名缴费学员报名汇款可享300元早鸟价优惠【老学员及团报特惠】：老学员或两人（含）以上团报可享受每人额外200元优惠

费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；

增值服务：

1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例文件；

2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；

3、学员可加入课程交流群，讲师持续提供课后答疑，并支持学员间的技术分享与深度交流；

4、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《AI赋能CFD：智能流体工程应用工程师》专业技能结业证书；

联系方式：