第一天：流体力学与数据驱动方法结合的基础与应用

1.数据驱动方法

a.传统CFD与生成式AI结合的意义探讨如何通过结合生成对抗网络（GAN）来生成湍流数据，优化流体仿真。

b.使用Python处理CFD数据的具体方法与技巧通过实际代码讲解，展示如何利用Python进行CFD数据的处理与分析。

c.使用深度学习技术求解数值CFD问题介绍如何使用深度学习模型来求解复杂的CFD数值问题，提升计算效率与精度。

2.人工智能技术方法

a.有限体积法在CFD数值模拟中的应用讲解有限体积法的基本概念，并通过实操进行应用。

b.传统机器学习方法与流体力学结合的实际案例分享经典的机器学习算法如何应用于流体力学领域，解决具体问题。

c.流体力学中的相干结构识别与分析展示如何使用AI识别流体中的相干结构，并进行分析。

d.DeepSeek在流体力学中的应用示例讲解DeepSeek技术如何为流体力学提供解决方案。

e.流体力学中的降阶建模技术介绍如何使用降阶建模技术简化流体仿真，提高计算效率。

f.CFDBench大规模基准项目实践分析论文中的大规模CFD仿真项目，并进行源码实操。

第二天：物理信息神经网络（PINN）在流体力学中的应用与实践

1.物理信息神经网络（PINN）原理与应用

a.PINN的基本原理与模型结构通过论文解析和代码实操，深入讲解PINN的核心概念与结构。

b.使用PINN模型求解N-S方程模拟复杂流体问题利用PINN求解Navier-Stokes方程，模拟不同流体流动问题。

c.PINN结合数据驱动方法的解决方案探讨如何将数据驱动方法与PINN相结合，提升模型的解决能力。

2.PINN项目实战与算法剖析

a.PINN求解稳态与非稳态流动问题解析论文并通过实操，展示如何使用PINN处理稳态与非稳态流动问题。

b.湍流涡粘模型与PINN应用于翼型流动结合湍流涡粘模型与PINN技术，模拟翼型流动问题。

c.Turbulent-Flow-Net深度学习模型展示Turbulent-Flow-Net模型在湍流模拟中的应用与源码实现。

第三天：OpenFOAM与深度学习技术结合的流体仿真与优化

1.OpenFOAM仿真技术基础

a.OpenFOAM环境的安装与配置通过实际操作，教授如何在Linux环境下安装并配置OpenFOAM。

b.DeepSeek赋能OpenFOAM仿真示例演示如何结合DeepSeek技术，提升OpenFOAM仿真的精度与效率。

c.OpenFOAM框架结构与模块组成深入解析OpenFOAM的框架结构，帮助学员理解其各模块的作用与配置。

d.基于Paraview的流体仿真可视化分析方法学习如何使用Paraview进行CFD仿真结果的可视化分析。

e.OpenFOAM数据驱动、转化和交互方法介绍如何通过Python与OpenFOAM进行数据交互与转换，提升仿真结果的准确性。

f.在Linux平台的Python与OpenFOAM交互式实现方法详细介绍如何在Linux平台上实现Python与OpenFOAM的交互操作。

2.AI模型嵌入仿真系统

a.深入操作OpenFOAM进行流体仿真教授如何使用OpenFOAM进行复杂流体问题的仿真，并分析结果。

b.从仿真数据中提取关键特征进行分析展示如何从仿真结果中提取重要特征，并进行进一步分析。

c.神经网络模型与OpenFOAM仿真数据融合训练实战讲解如何将神经网络模型与OpenFOAM仿真数据结合，进行训练与优化。

d.深度强化学习与OpenFOAM的应用案例通过案例展示深度强化学习在OpenFOAM仿真中的应用，优化流体仿真过程。

第四天：ANSYS Fluent与AI算法在多物理场耦合中的应用

1.Fluent仿真与框架解析

a.ANSYS Fluent的安装与配置学习如何安装并配置ANSYS Fluent，准备进行流体仿真。

b.DeepSeek赋能ANSYS Fluent仿真示例演示如何使用DeepSeek技术在Fluent仿真中提升数据分析能力。

c.Fluent架构与功能模块剖析深入了解Fluent的架构与功能模块，帮助学员更好地使用Fluent进行仿真。

d.使用Python与ANSYS Fluent进行交互通过实操，展示如何利用Python与Fluent进行数据交互与分析。

2.Fluent数据仿真融合AI算法实战

a.Fluent立体数据的采集与分析教授如何采集并分析Fluent仿真中的三维数据。

b.使用Fluent数据训练神经网络模型进行流体力学预测结合Fluent仿真数据，训练神经网络进行流体力学问题的预测。

c.基于Fluent仿真数据与AI融合的实际应用案例分享基于Fluent仿真数据与AI融合的真实应用案例，展示其效果。

d.热-流耦合案例：使用AI预测流场温度分布通过LSTM模型，展示如何利用AI预测热流耦合问题。

第五天：深度学习与智能流体力学应用项目实战

1.基于U-Net的流体力学

a.U-Net网络结构及其深度学习原理介绍U-Net结构，并通过实操讲解其在流体力学中的应用。

b.流场数据的预处理与特征提取展示如何进行流场数据的预处理与特征提取，提升模型性能。

c.使用U-Net模型进行流场预测、重构与优化教授如何使用U-Net模型进行流场数据的预测与优化。

2.基于图神经网络（GNN）的流体力学

a.GNN原理及其在流体力学中的应用讲解图神经网络（GNN）的基本原理，并介绍其在流体力学中的应用。

b.基于GNN的流场预测与性能评估通过案例展示如何使用GNN进行流场预测，并评估其性能。

3.高保真流场重建与扩散模型

a.扩散模型的基本原理与应用讲解扩散模型的原理，并展示其在流场模拟中的应用。

b.扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用探讨扩散概率模型如何用于翼型流动的模拟。

4.CNN算法在翼型周围流场中的快速预测方法

a.通过具体案例，讲解CNN在翼型周围流场预测中的应用。

5.神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用

a.展示神经网络如何应用于非稳定不可压缩流体动力学的预测。

6.基于卷积编码器-解码器的Transformer模型用于湍流数据驱动时空学习方法介绍如何结合Transformer和卷积编码器-解码器结构，进行湍流数据的时空学习。