machine-learning-applied-to-cfd:在计算流体动力学中如何使用机器学习算法的示例-源码

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