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基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

作者：胖橘与科研123发布时间：2024-10-16

在深度学习与流体力学融合的背景下，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。目前在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、流体力学方程的求解：利用深度学习模型来求解流体力学的基本方程，如纳维-斯托克斯方程。 2、湍流模拟：应用深度学习技术来改进湍流模型，提高湍流模拟的准确性和效率。 3、流场重建与超分辨率：使用深度学习算法对流场数据进行超分辨率重建，...【查看原文】

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在机器学习深度学习与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习深度学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习深度学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面： 1.光子器件的逆向设计：通过智能算法，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。 2.超构表面和超材料设计：机器学习深度学习被用于设计具有特定

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