AI For Fluid

[wch]

• 从去年开始导师开始对AI For Fluid产生了超级浓厚的兴趣，于是本人也开始做了一些工作，主要是纯数据驱动这一块（就是把CFD计算出来的物理场当成数据集，按照图像处理那一套东西，一顿卷积，然后预测出一个结果）。经过了半年多的研究，我发现这个东西非常不靠谱，存在特别多难以调和的问题，刷到国内外的一些帖子，发现大伙基本都在给纯数据驱动for fluid判死刑。
• 于是最近我看了一些文章，发现一些其他思路，比如PINN，这部分岳哥很慷慨的在论坛里开源许多代码。除此之外，好像还有DeepONet（深度学习算子）和FNO（傅立叶神经算子）这两个关注度比较高的思路，于是想来论坛问问诸位大哥，对这一块有什么看法。
• 另外，本人研究方向主要是气固两相流，不知道在Gas-Solid flow for AI这方面，国内外有没有一些比较不错的工作，希望诸位大佬不吝赐教。

[李东岳]

AI-CFD有时候可以实现CFD完全没法实现的问题。这样就比较好。但是有很多AI-CFD跟经典CFD是完全重复的，在这种情况下，目前来看还有很大提升。比如PINN的训练效率问题。但如果用PINN做隐藏流体力学，这就好多了。改天给你发个公众号问问。哈哈。看看评论区怎么说。