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机器学习在计算流体动力学中的近期进展：一项综述
内容提要
该文章探讨了机器学习在流体力学中的应用，包括其历史、现状和未来机会。机器学习提高了流体动力学模型的精度和计算速度，优化了模拟过程，并在实验流体力学中展现出重要前景。研究表明，机器学习能够有效处理复杂流动并提高模拟质量。
关键要点
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机器学习可以从大量数据中提取流体力学知识，优化模型并自动化控制任务。
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2019年，采用深度学习方法提高了二维湍流流动的建模精度，计算速度加速40-80倍。
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2021年，机器学习成为科学计算的核心技术，广泛应用于计算流体力学，但需考虑潜在限制。
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2022年，机器学习建立替代模型以加速CFD模拟，显示在减少训练数据集的情况下仍能保持高精度。
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2022年，机器学习在实验流体力学中提高测量技术的保真度和实时控制能力。
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2023年，研究使用机器学习逆向预测信息丢失，提升低分辨率模拟的质量。
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2023年，开发了将深度学习模型整合到有限元数值方案中的框架，实现了高效的子网尺度闭包学习。
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2023年，将机器学习与CFD结合，展示了高效、可扩展的解决方案，利用开源软件进行数据交换。
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2024年，结合机器学习和MESHFREE软件，实现复杂流动区域的有效处理，增强了科学和工程应用的可用性。
延伸问答
机器学习如何提高流体动力学模型的精度和速度？
机器学习通过从大量数据中提取知识，优化模型并加速计算，能够提高流体动力学模型的精度和计算速度，具体如2019年实现了40-80倍的速度加速。
机器学习在实验流体力学中的应用前景如何？
机器学习在实验流体力学中能够提高测量技术的保真度和实时控制能力，改进实验设计和数值模型，展现出重要的应用前景。
2022年机器学习在CFD模拟中有哪些进展？
2022年，机器学习建立了替代模型以加速CFD模拟，并在减少训练数据集的情况下保持高精度，显示出其在流体动力学中的潜力。
机器学习与CFD结合的优势是什么？
将机器学习与CFD结合可以实现高效、可扩展的解决方案，利用开源软件进行数据交换，提升模拟的效率和准确性。
机器学习在处理复杂流动区域时的应用有哪些？
机器学习结合MESHFREE软件，可以有效处理复杂流动区域、移动几何体和自由表面，增强科学和工程应用的可用性。
机器学习在流体动力学中的潜在限制是什么？
尽管机器学习在流体动力学中有广泛应用，但仍需考虑潜在的限制和问题，例如模型的准确性和训练数据的需求。
