计算流体动力学（CFD）模拟彻底改变了工程师和科学家在众多行业中理解和预测流体流动行为的方式。然而，随着复杂问题的不断涌现，传统的CFD方法在准确性和效率方面经常面临局限。正是在这一背景下，深度学习挺身而出，为提升CFD模拟的预测能力提供了新的可能。本文简要探讨如何利用深度学习模型和架构来改进CFD预测。其中一些方法已被应用于流体流动优化和预测，而其他方法则预示着近未来研究的方向。
理解CFD模拟：在深入探讨深度学习世界之前，掌握CFD模拟的基础至关重要。这些模拟涉及求解纳维-斯托克斯方程，该方程描述了流体流动的行为。挑战在于高效且准确地解决这些方程，特别是对于复杂几何形状和湍流情况而言。
深度学习模型在CFD中的应用：在当前针对CFD模拟预测的研究中，多种深度学习模型和架构正被用于增强预测的准确性和效率。以下是关键的一些模型和架构：
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）在基于图像的计算流体动力学模拟预测中展现出多重价值：
变分自编码器（VariationalAutoencoders，VAEs）在计算流体动力学（CFD）模拟中有多种应用优势：
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）在计算流体动力学的几何重建和数据扩充方面发挥重要作用：
物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINNs）为增强计算流体动力学（CFD）模拟提供了强大途径：
深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）能以多种方式应用于CFD模拟，以提高其效率和效果：
图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）在计算流体动力学（CFD）模拟中具有以下优势：
换言之，深度学习已在科学与技术的各个领域增强了研究能力，CFD便是其中之一。我们可以利用AI和深度学习模型加速CFD求解器，预测传统数值技术导致高计算成本的流体物理学。"黑箱"算法的力量不仅增强了学习机制，还让我们一窥流体动力学研究的初期与未来走向，提供了预测流动特性的洞察力。