「流体力学」共找到 25 篇相关文章
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
智能流体力学青年学者论坛第二十六、二十七讲 | 国防科技大学陈新海、北京航空航天大学张天汉
智能流体力学青年学者论坛第二十六、二十七讲分别由国防科技大学陈新海、北京航空航天大学张天汉开讲。陈新海介绍智能网格生成研究进展，搭建科学计算智能体平台；张天汉提出ChatCFD方法，提升CFD可及性。
大树之家团队师生赴希腊参加第一届人工智能与流体力学国际研讨会（AIFLUIDs）
第1届人工智能与流体力学国际研讨会于2025年5月27 - 30日在希腊举办，由多所高校联合筹办，34国超300名学者和近20家科技公司参会。大树之家团队8人参与，作报告获高度关注，加强了学术交流。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等：如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。
智能流体力学青年学者论坛第29讲：刘军博士——人工智能技术在工业产品设计中的应用
本报告重点介绍贝叶斯优化技术在工业气动设计产品设计上的应用，采用特定方法用于电动汽车暖通空调系统设计，以降低CFD成本。还简单介绍工业产品优化设计中另外两种成功方法。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
2025中国力学大会AI+分享 | 四川大学张来平研究员：基于图神经网络的流场预测方法研究进展
2025中国力学大会AI+分享中，四川大学张来平研究员介绍基于图神经网络的流场预测方法研究进展。张来平长期从事计算流体力学研究，近年专注AI for Science，成果颇丰。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。