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。
延伸解读
从数据中学习：机器学习如何提升流体模拟效率
文章指出，机器学习能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。2019年的研究采用端到端深度学习方法，在二维湍流流动建模中实现了8-10倍的空间精度提升和40-80倍的计算加速，同时保持稳定性。这表明机器学习在提高模拟精度和速度方面具有显著潜力，但需注意其适用条件，如不同强度和涡量值的流量。
替代模型与逆向预测：加速CFD模拟的新途径
2022年，通过机器学习建立替代模型来加速计算流体力学模拟，案例显示在减少训练数据集的情况下仍能保持高精度和稳定性。2023年，研究利用机器学习逆向预测网格加粗导致的信息丢失，并将信息加回低分辨率模拟，从而在不牺牲精度的前提下加速模拟。这些方法改善了CFD的代价/精度权衡，为高效模拟提供了新思路。
融合物理与机器学习：框架与工具的发展
2023年，研究开发了将深度学习模型整合到有限元数值方案中的框架，用于求解Navier-Stokes方程并学习子网尺度闭包，在流过倒角阶梯的测试中达到与传统大涡模拟相当的准确性，并在更细网格上实现10倍速度提升。同年，结合OpenFOAM和SmartSim，实现了CFD+ML算法的高效、可扩展解决方案。2024年，结合机器学习和MESHFREE软件，有效处理复杂流动区域、移动几何体和自由表面。这些进展表明，机器学习与物理模型的融合正推动CFD工具向更高效、更可用的方向发展。
Q&A
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。
