长春网页网站制作景安搭建wordpress

前言

适用对象

• 新加入课题组的硕士/博士研究生
• 对AI+CFD交叉领域感兴趣的本科生实习生
• 需要快速上手组内研究工具的合作研究人员

核心目标

• 建立CFD与AI的交叉学科知识框架
• 熟练使用组内标准化的CFD-AI研究工具链
• 建立规范的科研工作流程和代码管理习惯

基础准备

• 必备数学基础：有限体积法离散原理、 Navier-Stokes方程推导与简化、数值分析核心概念
• 机器学习数学: 张量运算与自动微分、优化算法（SGD/Adam等）、人工智能发展史
• CFD入门：OpenFOAM基础操作，自定义边界条件设置，可视化等操作
• 后处理：ParaView可视化进阶技巧，自动化生成脚本
• 机器学习基础：PyTorch框架实践，经典CNN/RNN模型实现

传承机制

在本文的基础上继续补充经验
确保课题组AI+CFD的研究经验持续积累，避免重复踩坑，加速新人成长。
每篇笔记需包含：问题背景→解决方法→代码片段→效果对比→思考总结。
鼓励图文并茂，附带可复现的Colab/Jupyter Notebook链接。

AI for CFD

Libtorch的介绍与使用方法

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OpenFOAM

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基于chatgpt4生成修改OpenFOAM CFD参数的脚本

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CentOS7 源码编译 OpenFOAM-2.3.x

Giskard’s CFD Learning Tricks

网格划分篇-SnappyHexMesh(之二）

Paraview

安装与基础介绍
教程见附件
x11转发远程图形界面

paraview画出正确的colorbar的方法

本地 paraview 查看节点数据

VNC Viewer安装教程（保姆级安装）

Gambit

见资源