在AI的推动下，计算流体力学（CFD）正在向深度学习方法转型。2025年，飞桨推出PaddleCFD智能流体开发套件，旨在解决传统CFD的高成本和长周期问题。该套件与国产GPU厂商沐曦合作，验证了其在流体仿真中的高效性。未来，PaddleCFD将扩展在航空航天和新能源等领域的应用，推动CFD技术的智能化发展。
由华人副教授团队开发的OpenFOAMGPT成功引入AI工程师于计算流体力学(CFD)领域，利用国产模型DeepSeek和Qwen实现高达100倍的成本节约，降低CFD仿真门槛，支持本地化部署，未来有望与主流CAE软件融合。
本研究使用三种不确定性量化机制扩展了DeepONet模型，并使用计算流体力学生成的数据进行训练和评估。结果显示，集成方法在误差最小化和校准不确定性方面优于其他两种模型。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
