2.1.3　流体力学概述

流体力学是研究流体（包含气体、液体及等离子体）现象以及相关力学行为的一门力学分支。流体力学的系统研究经历了经典流体力学、近代流体力学及现代流体力学等多个阶段，形成了理论流体力学、实验流体力学和计算流体力学等重要的研究方向。同时，流体力学与不同领域交叉结合，产生了生物流体力学、磁流体力学、物理-化学流体力学等多个学科分支。在工程方面，流体力学对航空航天工程、船舶工程、水利工程等大型工程的应用有重要的理论支撑作用。

虽然目前针对流体力学的研究已经比较成熟，且流体力学在大量的实际工程应用中取得了很多成果，但对一些复杂的非线性流体力学问题，使用流体力学知识仍然难以进行高效处理和求解。近年来，随着计算技术的发展，对机器学习的深入研究为解决流体力学问题提供了新思路。利用机器学习技术可以提升计算性能，提高解决流体力学问题的效率。例如，降维和特征提取作为机器学习中的常用技术，可以帮助建立流体力学降阶模型（Reduced Order Model，ROM），降低求解的计算复杂度；神经网络技术被用于求解微分方程；卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为计算机视觉中的重要技术，能够提高流场分辨率，进行流场重建；强化学习技术完全契合了主动流体控制与优化的需求。此外，利用机器学习技术可以帮助人们从其他角度获取物理解释，并提取流体的主要特征，获取关键流场模态；聚类和分类算法能够从数据角度对流体进行划分和解释，揭示流体行为的内在规律。

总之，机器学习被应用于降阶建模、流体重建和预测、湍流模型闭合、主动流体控制等方面的流体力学研究中，并取得了一定的进展。然而，机器学习也遇到了一些挑战。例如，将神经网络用于解决流体力学问题时，如何引入物理知识以保证物理上的可解释性和可推广性，成为深度学习与流体力学融合的重要问题。此外，在数据集方面，能够用于机器学习的大规模流体力学数据集相对较少，这在一定程度上限制了模型的训练效果和泛化能力的提升。妥善解决这些问题，对于流体力学和机器学习的融合研究有重要作用。