基于OpenFOAM和深度学习驱动的流体力学计算与应用
在深度学习与流体力学深度融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。近期在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：
1、深度学习与物理模型的融合：构建物理增强的深度学习模型，将流体力学的控制方程、边界条件等物理规则内嵌于模型中，以提高模型的准确性和物理一致性。
2、复杂流动现象的模拟与预测：深度学习被应用于模拟湍流、多相流等复杂流动现象，利用其强大的表征学习能力揭示传统数值方法难以捕捉的流动复杂性。
3、数据驱动的流体动力学研究：深度学习可以从海量流体数据中挖掘流动的内在规律，为实际工程应用提供数据支持。
4、流场特征的自动识别与分析：深度学习架构能够有效从流体数据中抽取关键特征，应用于流场预测、流动优化、流场可视化等多个领域，极大地提升了流体问题的分析效率和精度。
5、深度强化学习在流体控制中的应用：深度强化学习被应用于流体控制系统设计，如优化飞行器空气动力学性能，展现了其在解决实际工程问题中的巨大潜力。
6、开源软件与工具的发展：伴随深度学习在流体力学研究中应用的普及，相关的开源软件和工具为科研人员提供了便捷的平台，简化了深度学习模型的实现与应用过程，加速了研究成果的转化。
原文地址：https://blog.csdn.net/2301_80236428/article/details/143775961
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