机器学习应用于cfd 大纲 贡献者 介绍 该存储库包含有关如何在计算流体动力学（CFD）领域中使用机器学习（ML）算法的示例。 在基于CFD的研究过程中，可以将ML算法应用于不同的步骤： 预处理，例如，用于几何或网格生成 运行时，例如，作为动态边界条件或作为子网格规模模型 后处理，例如，创建替代模型或分析结果 另一种可能的分类是区分机器学习算法的类型，例如 监督学习：算法在给定的特征和标签之间创建映射，例如在卡车的形状和作用在卡车上的拖曳力之间 无监督学习：算法在数据中查找标签，例如，如果两个粒子p1和p2由其表面上的某些点表示（只有点列表，但不知道它们属于哪个粒子），则该算法将为每个点弄清楚它是属于p1还是p2 强化学习：在环境中活动的代理试图最大化（累积）奖励，例如，设置模拟解决方案控制的代理尝试尽快完成模拟，从而学习找到给定集合的优化解决方案控制-up（代理：某些程序修改求解器

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超音速锥形喷嘴及其钟形等效物（RANS-SST）的CFD流动模拟 使用SU2求解器对喷嘴进行流量模拟，使用结构化网格与RANS-SST组合进行求解。 作为测试案例，使用了PSLV 1级和3级喷嘴尺寸。 目录 基本信息 Gmsh几何文件是使用python包装器编写的，并生成SU2求解器所需的.su2文件。 SU2配置通过RANS（控制方程式-雷诺平均Navier-Stokes）和SST（湍流模型-剪应力传递）进行设置。 RANS-SST对网格的几何形状，大小，CFL编号和多重网格参数非常敏感。 脚本功能 Python脚本'trans_nozzle_structured.py'不仅设计了圆锥形设计，还设计了与之等效的钟形喷嘴，并直接生成.su2格式的结构化网格。 生成的文件是bell_nozzle_cgrid.su2和conical_nozzle_cgrid.su2。 以下测试用例场

某房车外流场的CFD模拟分析，李聪，朱正刚，用计算流体动力学方法对车辆周围的流场进行数值模拟在汽车设计中得到广泛应用。本文使用CFD软件对某房车进行外流场数值分析，获得

MIT技术大牛课程资料，非线性动态分析有限元方法，同时含有流固耦合、壳单元、波传播等新研究进展

给定燃烧室的条件（温度、压力等）以及环境条件和喉部的直径/面积，程序将： a) 求解产生最大推力的喷嘴出口面积。 b) 用特征法求解所述喷嘴的形状。 c) 自动制作用于模拟喷嘴的曲线网格d) 使用 MacCormack 有限体积法求解网格上的欧拉方程。 e) 绘制结果进行比较

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CFDTool:trade_mark: 是 MATLAB:registered: 计算流体动力学 (CFD) 用于耦合热流体流动建模和仿真的工具箱 转移。 基于 FEATool Multiphysics (https://www.featool.com) 仿真平台，CFDTool 专门设计用于制作流体 动力学和传热模拟既简单又有趣。 CFDTool MATLAB 工具箱包括以下功能： - 完全独立和自包含的工具箱 - 完全集成且易于使用的图形用户界面 (GUI) - 在 1D、2D、3D 和轴对称坐标系中建模和仿真 - 无缝 OpenFOAM:registered: 和 SU2 CFD 求解器集成 - 内置几何和 CAD 工具 - 自动网格和网格生成 - 预定义的方程和边界条件： +不可压缩的粘性流体流（Navier-Stokes方程） + 可压缩的无粘流（欧拉方程） + 传热（对流和传导） - 对流体流动和热

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