深度强化学习（DRL）最近被广泛应用于物理和工程领域，因为它能够解决以前由于非线性和高维性而无法解决的决策问题。在过去的几年中，它已经在该领域的 计算力学 ，特别是在流体动力学中，最近在流动控制和形状优化中的应用。在这项工作中，我们进行了详细的审查现有的DRL应用流体力学问题。此外，我们提出了最近的结果，进一步说明在流体力学的DRL的潜力。每种情况下使用的耦合方法进行了介绍，详细介绍了它们的优点和局限性。我们的审查还侧重于比较与经典的方法为 最优控制 和优化。最后，描述了几个测试用例，说明在这一领域取得的最新进展。本出版物的目的是向希望用这些方法解决新问题的研究人员提供对DRL能力的理解，以及在流体力学方面的最新应用,在流体力学和机械工程领域，人们也面临着高维非线性问题。例如，使用计算模拟来测试几种不同的设计或配置已被证明是一种有用的技术。然而，探索的可能性的数量可以使这种搜索困难，因为它往往是不可行的，以评估所有的配置。因此，自动优化程序的帮助是必要的，以帮助找到最优的设计。
深度学习在流体力学应用前沿研究主要集中在基于深度学习的流动建模与预测、深度学习与多尺度建模、深度学习在湍流建模中的应用、深度学习与流动控制、深度学习在多相流动建模中的应用、深度学习与流体力学反问题求解等方面。传统的流体力学模拟方法在处理高复杂度、非线性问题时可能会遇到限制，而深度学习技术可以为流体力学带来新的思路和方法。深度学习在流体力学领域的应用为解决复杂流动问题提供了新的方法和思路，为提高流体动力学仿真的精度和效率，实现流场的优化和控制，以及对复杂流动现象的理解提供了新的途径。
流动建模和预测：深度学习可以用于流体力学中的流动模式识别和预测，例如通过卷积神经网络（CNN）来分析流场的特征，实现对流动行为的预测和模式识别。
湍流建模：深度学习可以用于湍流模拟和建模，传统方法对于湍流模式的预测和模拟存在挑战，而深度学习可以通过学习大量的湍流数据来提高湍流模式的准确性。
流动控制：深度学习可以用于流动控制领域，通过对流动系统的实时数据进行分析和预测，从而实现流动控制的智能化和优化。
多相流建模：深度学习可以用于多相流动的建模和预测，例如在液体-气体界面的动态行为、泡沫流动等方面的研究中发挥作用。
反问题求解：深度学习可以用于流体力学中的反问题求解，例如逆问题、参数估计等方面，提高对复杂流场的理解和分析能力。
流体力学数据挖掘：深度学习可以帮助识别和利用流体力学数据中的模式和规律，从而实现对流体力学系统更深入的理解。近年来发过哪些顶刊以及方向：
本课程围绕深度学习的基础理论与流体力学的应用展开，通过深度学习在流体力学中的应用案例分析深度学习在流体力学中的流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等方面的应用案例，深入了解其实际应用场景。实践项目：包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等实践项目，通过动手操作，加深对深度学习与流体力学理论的理解，并培养实际问题解决能力。
深度学习在流体力学中的应用案例分析：分析深度学习在流体力学中的流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等方面的应用案例，深入了解其实际应用场景。
包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟以及优化问题求解等实践项目，通过动手操作，加深对深度学习与流体力学理论的理解，并培养实际问题解决能力。
主讲老师来自国内顶尖985高校，擅长计算力学与机器学习建模研究。近年来发表SCI论文15篇，授权三项发明专利。研究方向包括：计算流体力学、流体力学中的机器学习方法、深度学习方法、数据驱动的计算力学、有限元方法等。
案例实践：伪谱法求解非线性Burgers方程（经典案例数据代码提供给学员）
1.Fluent软件概述：软件的功能和特点、Fluent在流体力学中的应用
案例实践：圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（经典案例文件提供给学员）
案例实践：多体问题的Neural ODE求解（经典案例数据代码提供给学员）
案例实践：Python编程实现BackTrace算法（经典案例数据代码提供给学员）
目标：初步了解神经网络，并能够使用Pytorch框架从头实现数据驱动的神经网络训练。
介绍神经网络是什么，常见的神经网络的类型（前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）
讲述神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。
指导学员如何搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。
讲述数据如何利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。
讲解从头实现神经网络数据驱动回归Voigt体模量（数据处理，神经网络搭建，定义损失函数，模型训练及评估）
讲解卷积神经网络实现数据驱动识别材料表面缺陷类别（数据处理，神经网络搭建，定义损失函数，模型训练及评估）
课程目标：初步认识物理信息神经网络，能区分正问题、逆问题等概念，并初步掌握物理信息神经网络。
介绍物理信息神经网络（PINN）基本概念，以及作为神经网络新兴方法分支的独特之处。
重点介绍PINN几个具体应用领域，例如，材料载荷、裂纹扩展、热流动力学、流体力学等(主要围绕课程内容介绍即可)。
重点讲解PINN解偏微分方程的方法原理，包括正问题和逆问题的具体概念和解决方法。
讲解阻尼振荡器的背景知识（如阻尼振动的基本方程等）、建立物理模型并使用物理信息神经网络优化求解动态位移。
讲解如何通过物理信息神经网络在观测数据存在噪声的情况下识别出阻尼振动方程中的摩擦系数 。
讲解利用物理信息神经网络解决方形域内周期性载荷作用下材料的线性弹性力学行为问题。
讲解物理信息神经网络求解分子扩散等过程中描述物质在一维空间内随时间扩散的经典偏微分方程。
讲解利用物理信息神经网络高效地模拟工程应用中非常普遍的二维空间中的物质扩散问题。
课程目标：基本掌握物理信息神经网络能够从头思考并构建常见的多约束损失函数，掌握物理信息神经网络在热传中的应用。
讲解在解决具有复杂约束的工程问题时如何构建一个能够同时满足真实数据条件、初值条件、偏微分方程结构以及边界条件的多约束损失函数。
讲述如何通过空间域扩展技术和加权损失函数解决冲击管案例中的由于初始条件不连续引起的物理信息神经网络数值振荡问题。
讲解空间域扩展技术和加权损失函数在逆冲击管问题中为不连续点提供平滑的过渡的案例。
探讨如何使用物理信息神经网络解决二维空间中的热扩散问题描述了热量在物体内部的传递。
介绍物理信息神经网络解决具有时间依赖性的二维空间热扩散问题，描述热量在物体内部随时间和空间分布的演变。
课程目标：打破物理信息神经网络“求解偏微分方程”思维定视，掌握屈曲荷载问题的解决方案。
讲解构建基于递归神经网络的PINN模型，通过模拟 SN曲线来预测风力发电机轴承在循环载荷下的累积损伤。
讲授如何基于物理信息递归神经网络应用Paris定律，来模拟和预测实际工程问题中材料在反复载荷作用下的裂纹扩展和演化情况。
讲解如何应用物理信息神经网络解决实际工程中受到不均匀拉伸力时经典板壳理论问题。
讲解如何使用物理信息神经网络来模拟材料力学中常见的设计承受载荷结构时开孔导致的应力集中现象。
讲解物理信息神经网络处理外压力作用下的挠度载荷时涉及平面内和平面外变形的复杂多维结构问题。
讲解物理信息神经网络在偏微分方程损失不适用时处理平面内压缩下的屈曲荷载问题的解决方案。
课程目标：学会应用物理信息神经网络解决振动问题，开阔视野利用物理信息神经网络结合迁移学习从低保真数据获取高保真解并加速网络收敛。
讲解物理信息神经网络解决固体力学中两端固定梁初始时刻施加正弦纵向振动的典型波动问题。
讲解物理信息神经网络求解涉及空间和时间导数的经典的结构动力学横向振动欧拉-伯努利梁方程。
讲解物理信息神经网络如何解决横向振动逆问题，从已知的结构响应数据中识别出材料的关键力学参数。
讲解物理信息神经网络在求解顶盖驱动空腔二维稳态Navier-Stokes方程时通过迁移学习提高准确性并加速收敛。
讲解物理信息神经网络应用迁移学习技巧解决涉及流体动力学与热传递的耦合问题。
讲解利用物理信息神经网络模拟非均质性情况旋转效应会导致由科里奥利力引起的二次流现象。
讲解如何使用物理信息神经网络实现涉及到流体力学、热传递以及多孔介质物理的复杂耦合问题的高级仿真。
1.培养具备深厚固体力学与深度学习技术知识的专业人才，学员们将熟练掌握固体力学的基本原理和控制方程，同时精通深度学习算法的原理和应用，能够创新性地设计和优化固体力学问题求解方法。
2.揭示深度学习在固体力学中相比传统方法的优势，探讨其在材料特性预测、结构优化设计、非线性行为模拟等方向的研究进展和应用潜力。
3.介绍深度学习在固体力学领域的发展现状，启发学员的创新性思维，推动固体力学问题的求解方法向智能化和自适应化方向发展。
4.通过分析深度学习在固体力学中的流场预测、边界条件识别、裂纹扩展模拟等应用案例，使学员深入理解其在实际工程问题中的应用场景和效果。
5.拓宽学员的国际视野，让他们接触和学习国际上的先进研究成果。培养具备跨学科整合能力的学员，使他们能够在固体力学、深度学习、数据科学等领域之间架起桥梁，开展创新性研究。
主讲老师来自国内高校，拥有扎实的理论知识和丰富的研究经验，研究成果在多个国际高水平期刊上发表，至今他已经发表了40余篇SCI检索论文。授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂，受到学员们的一致认可和高度评价！
1.学习光学的几何原理、电磁理论，熟悉光学成像系统的评价标准。了解传统光学设计数值算法和参数优化法。
2.了解深度学习在可见光成像系统相比于传统光学设计方面的优势，学会使用深度学习光学设计完成简单光学系统的搭建、光学系统的优化、光学系统的配光等。
4.了解深度学习光学设计在光纤控束等领域的发展现状，启发创新性思维，推动光学设计向更加智能化和自适应的方向发展。
5.在未来，深度学习在光学设计方面有望更加深入，利用深度学习解决非线性关系问题的优势，结合调制传递函数、光学像差、偏振像差等光学系统评价标准，实现从初始结构的设计到特定的光学系统优化设计，甚至利用深度学习在图像处理等方面的发展，可能做到从光学系统设计、光学系统成像、图像处理和分析整个过程的学习优化。
6.随着光学设计在各个领域的广泛应用，深度学习光学设计人才也将面临更加广阔的职业发展空间。他们可以在光通信、生物医学、智能制造、机器视觉等领域发挥重要作用，为相关产业的发展和创新做出积极贡献。
2.搭建独立的环境，通过anaconda对每个环境进行管理，养成良好的编程习惯
1.介绍DRN网络中各文件夹的作用2.如何通过DRN自带的pt文件进行测试
1.掌握深度学习算法的原理和应用，能够运用深度学习技术对光学成像系统进行创新设计和优化。
通过腾讯会议线上直播授课，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，电子PPT和教程开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，培训群永不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高！
深度学习流体力学专题、深度学习固体力学专题、深度学习光学设计专题、深度学习光学成像专题。
每人每专题￥4680元 （含报名费、培训费、资料费、提供课后全程回放资料）
课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的专题培训班（任意一期都可以）
发现真的是脚踏实地的同时 需要偶尔仰望星空非常感谢各位对我们培训的认可！祝愿各位心想事成
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