世界首例 ！Comsol有限元仿真在力学领域迎来突破性进展！天才博士连发Nature打开仿真领域百年格局！

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前沿背景 深度学习与流体力学的学科交叉正不断扩展科研的边界。在工业领域，例如航天航空、海洋船舶和能源动力等行业，存在许多亟待解决的流体控制与优化设计难题。流体力学问题的主要特点包括高维度、强非线性和数据量大。近年来，深度学习技术因其数据驱动的特性和处理高维复杂问题的能力，已在流体力学领域取得了一定的应用，而且获了主流期刊比如《Nature》和《Science》杂志的认可。 传统的流体力学模拟方法在应对高 耦合度 和非线性问题时面临诸多限制，而深度学习技术为流体力学提供了新的思路和方法。这主要集中在：基于流体力学控制方程的辅助求解，流场重构等正问题；控制方程系数等特征量提取等逆问题。通过结构化的神经网络支起完备的解空间，这一技术可以根据外部实验测量数据、物理控制方程、初边界条件等辅 ………………………………