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陈帜:人工智能结合高性能计算赋能燃烧反应流体模拟
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在科学计算领域,计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)被广泛认为是最成功的范例之一,已成为众多行业的重要研发和生产工具。然而相比于CFD在空气动力学等领域的成功,涉及剧烈燃烧化学反应的CFD,还远没有到达同等的可信度和普及度。在AI for Science的科研范式革新浪潮之下,深度学习为代表的数据驱动方法有望突破传统牛顿范式的物理建模限制,从根本上提升燃烧CFD的效率和精度。在此背景之下,报告人团队在DeepModeling开源社区发起了建设面向新一代人工智能和高性能计算的燃烧流体计算平台 – DeepFlame项目。本报告将分享近期发布的DeepFlame 1.0版本相关工作进展,并分享传统燃烧流体研究与机器学习和高性能计算领域交叉的初步探索与实践。
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