零基础学习OpenFOAM：从流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，气动信息预测，基于深度强化学习的气动优化出发

引言

在当今科技迅猛发展的背景下，流体力学与人工智能的交叉科学正成为工程和科研领域的热点。OpenFOAM作为一个强大的开源计算流体动力学（CFD）软件，提供了一个平台，使得我们可以利用深度学习和强化学习技术来解决复杂的流体力学问题。本文将从零基础出发，探讨如何使用OpenFOAM结合人工智能技术进行流场预测与重构、气动信息预测以及气动优化。

流体力学基础理论与编程实战

首先，我们需要掌握流体力学的基本内容，包括不可压缩流体力学的基本方程和Navier–Stokes方程的数值求解方法。通过学习有限体积法与有限差分法，我们可以为后续的编程实践打下坚实的基础。例如，使用Matlab编程实现有限差分，或者使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行流场重建的案例教学。

OpenFOAM下载

推荐使用OpenFOAM-9，使用较为广泛，其他版本也可以，但会存在一些案例的微调，当然也可以下载多个版本。下载路径当然是CFD领域的好帮手——CFD中文网：

OpenFOAM安装 — OpenFOAM|CFD

机器学习与流体力学入门

机器学习的基础概念和常见算法对于理解流体力学问题的数据驱动方法至关重要。通过掌握Python语言进行流动数据的高效后处理，我们可以展示机器学习在流体力学领域的实际应用案例。

实验流体力学与人工智能

实验流体力学为我们提供了从实验中获取数据的手段，而机器学习技术在实验流体力学中的应用可以帮助我们更好地理解和处理这些数据。通过风洞试验和基于PIV技术的流场数据获取，我们可以运用Python处理实验数据，增强数据处理能力。

人工智能与实验流体力学（流场部分）

在这一领域，我们关注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，以及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。

计算流体动力学与人工智能

计算流体动力学与AI的结合为我们提供了新的工具和方法来处理流体力学问题。通过基于Python语言的CFD数据后处理，我们可以深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制，并掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。

体力学与OPENFOAM入门

一、经典流体力学

核心要点：

1、回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型

2、探索流体力学在工业领域的多元应用

3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作

4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES)

实操环节：

1、OpenFOAM学习：

2、掌握OpenFOAM后处理操作

3、通过OpenFOAM获取流动信息

4、OpenFOAM多种功能使用教程：网络生成，模拟设置

5、基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（数据与代码提供给学员）

6、OpenFOAM模拟信息的后处理获取流场与压力信息（数据与代码提供给学员）

计算流体动力学与人工智能

二、机器学习基础与应用

核心要点：

1、了解Python语言的特征，熟悉常见的机器学习算法

2、掌握使用python语言用于数据后处理

3、了解计算流体动力学与AI的结合

实操环节：

1、基于Python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）

2、计算流体动力学与AI的结合案例讲解

三、时空超分辨率技术

核心知识点：

1、了解时空超分辨率技术的基本原理与应用

2、掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。

3、深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。

实操环节：

1、基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）

实验流体力学与人工智能

四、实验流体力学

核心知识点：

1、掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。

2、了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。

3、掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。

4、风洞试验

实操环节：

1、展示机器学习在实验流体力学领域的应用案例。

2、运用Python语言处理实验数据（数据与代码提供给学员）

五、人工智能与实验流体力学（流场部分）

核心知识点：

1、掌握实验流体力学数据处理的先进方法

2、了解并掌握DNN、CNN等常见深度学习技术在流场重构与预测中的应用。

实操环节：

1、基于人工智能技术的流场预测与重构方法

2、运用DNN技术进行流场预测（数据与代码提供给学员）

六、人工智能与实验流体力学（压力部分）

1、了解人工智能技术在压力预测预报的使用

2、理解融合物理知识的神经网络在误差控制项的使用

3、了解融合物理知识的神经网络(PINN)在流体力学的使用

实操环节：

1、基于人工智能技术的压力预测

2、融合物理限制(Physical   constrain) 神经网络（PCNN）的时序压力预测（数据与代码提供给学员）

空气动力学与人工智能技术

七、空气动力学与人工智能技术

核心知识点：

1、了解爬虫技术在网页数据获取的方法，掌握从开源网站获取信息的技术

2、熟悉民航机翼空气动力学性能

3、掌握基于MLP的气动性能预测方法

实操环节：

4、基于爬虫技术的网页数据获取

5、基于深度学习的机翼气动性能预测

实践案例：基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测（数据与代码提供给学员）

深度强化学习学习在流体力学中的应用

八、深度强化学习（Deep Reinforcement   Learning, DRL）

核心知识点：

1、掌握深度强化学习的主要框架

2、熟悉深度强化学习的常见算法及其应用场景。

3、理解深度强化学习中动作空间与观察空间的定义与应用。

4、理解代理模型(surrogate   model)的概念与意义

实操环节：

5、构建融合物理限制(Physical   constrain)的深度强化学习的环境空间（数据与代码提供给学员）

九、深度强化学习的工程实践

核心知识点：

6、掌握定义离散动作空间/连续动作空间的方法，提升算法设计能力

7、学习深度强化学习在工程领域的实际应用，增强解决复杂问题的能力

实操环节：

8、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：

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（数据与代码提供给学员）

课程互动与答疑

回顾实践案例课程内容，巩固所学知识、通过答疑加深对知识点的理解与掌握。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。

基于OpenFOAM和深度学习驱动的流体力学计算与应用https://mp.weixin.qq.com/s/0QAywFleYcGlo-Zj-2BfjA 

结语

通过零基础学习OpenFOAM，我们可以逐步深入到流体力学与人工智能的交叉科学中。从基础理论到实际应用，从流场预测与重构到气动优化，OpenFOAM结合深度学习为我们提供了一个强大的工具集。随着技术的不断进步，我们可以预见，这一领域将会有更多的创新和突破。