Learn modern numerical simulation methods for fluid dynamics through a comprehensive course covering fundamental theories and practical applications. Master Navier-Stokes equations, finite volume methods, and boundary conditions before exploring advanced topics like turbulence modeling and multiphase flow simulation. Study practical CFD cases including cylinder flow and ship-pier interactions. Dive into specialized methods including Lattice Boltzmann, Boundary Element, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), and Molecular Dynamics simulations with detailed case studies. Examine cutting-edge applications combining artificial intelligence with CFD, including genetic programming and deep reinforcement learning for flow control. Gain hands-on experience through various case studies, from bubble dynamics to nanoscale fluid interactions, and learn to apply these methods to real-world engineering challenges in fluid dynamics.
Overview
Syllabus
- 第一章 绪论
- 1.1 数值模拟在流体力学研究中的意义
- 1.2 现代流体力学数值模拟方法介绍
- 第二章 基于NS方程的经典数值模拟方法
- 2.1 基本假设与流动的运动学描述
- 2.2 基本控制方程
- 2.3 控制方程(N-S方程)的简化
- 2.4 N-S方程的离散-有限体积方法
- 2.5 计算域离散
- 2.6 边界条件
- 2.7 湍流与湍流模拟
- 2.8 多相流与多相流模拟
- 2.9 CFD模拟典型案例-圆柱绕流/涡激振动
- 2.10 CFD模拟典型案例-限制航道内船过桥墩的流体动力模拟
- 第三章 格子Boltzmann方法
- 3.1 格子Boltzmann方法理论基础
- 3.2 格子Boltzmann方法的实现过程及分类
- 3.3 格子Boltzmann方法的验证与精度分析
- 3.4 多相流的格子Boltzmann模拟
- 3.5 气泡上浮现象的格子Boltzmann模拟
- 3.6 基于格子Boltzmann方法的槽道湍流模拟
- 3.7 基于格子Boltzmann方法的管道湍流模拟
- 3.8 疏水表面气膜驻留过程的格子Boltzmann模拟
- 第四章 边界元方法
- 4.1 边界元法简介
- 4.2 边界元法的基本理论与实现方法
- 4.3 案例1:超声激励下刚性边界附近双空化气泡耦合运动特性研究
- 4.4 案例2:水下爆炸气泡与破损边界的耦合作用研究
- 4.5 案例3:水下爆炸气泡与三维悬浮体的耦合作用研究
- 第五章 光滑粒子流体动力学方法
- 5.1 光滑粒子流体动力学方法简介
- 5.2 光滑粒子流体动力学SPH基本理论及实现方法
- 5.3 案例1:浮体与自由液面耦合作用的SPH求解方法
- 5.4 案例2:刚体入水过程的动力学行为研究
- 第六章 分子动力学模拟
- 6.1 分子动力学模拟的基本原理
- 6.2 分子动力学模拟的过程
- 6.3 案例1:固液相互作用强度对滑移和流场特性的影响
- 6.4 案例2:剪切率和粘性加热对滑移和流场特性的影响
- 6.5 案例3:纳米结构固体表面的滑移和流场特性
- 6.6 案例4:粗粒化模型下高分子流动的滑移控制方法研究
- 第七章 人工智能与CFD的结合
- 7.1 基于遗传规划的流动控制
- 7.2 基于深度强化学习的流动控制 案例1:钝体水动力隐身
- 7.3 基于深度强化学习的流动控制 案例2:钝体减阻
- 第八章 总结
- 8.1 课程总结
- 期末测试
Taught by
Hu Haibao, Chen Xiaopeng, Ren Feng, Huang Xiao, Du Peng, and Xie Luo