深度学习流体力学

【f’luet深度学习驱动流体力学专题】
Python编程伪谱法求解NS方程
方腔流、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程
梯度下降算法的Python实现
二阶函数极值问题的求解
经典模型实现流体超分辨
深度学习模型实现流体的超分辨
利用Neural ODE求解特定流体(多体问题)
流体力学的拉格朗日算法
流体力学的拉格朗日神经网络
高精度格式求解可压缩流体力学方程
深度学习模型求解可压缩流体力学方程
Python编程实现反向追踪算法
前沿技术深度聚焦理论与实践结合,新兴技术探讨

【openfoam深度学习驱动的流体力学计算与应用】专题
基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例
基于python语言的CFD数据后处理
运用Python处理实验数据
基于人工智能技术的流场预测与重构方法
运用UNet算法进行压力时序预测
掌握基于多层感知机(MLP)的气动性能预测方法
基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测
基于LES/DNS湍流模拟的时空超分辨率研究
基于深度学习的流场时序超分辨率处理
基于深度强化学习的矩形柱体主动流动控制
运用深度强化学习进行离散动作空间/连续动作空间的优化
耦合代理模型的深度强化学习在民航飞机外形优化中的应用
前沿文献的解读,如SORA技术、风乌技术等,了解人工智能技术在流体力学领域的最新进展,保持学术前沿性

可在某公某号咨询:研而有信er (加关后有联系方式可详询)