计算流体力学 CFD
Computational Fluid Dynamics
定义
用数值方法求解 Navier-Stokes 等流动控制方程的学科与工程实践总称，涵盖网格、离散格式、湍流模型与求解策略。是物理 AI 在流体方向最主要的替代/加速对象。
是什么
CFD 不是单一算法，而是一整套流水线：几何 → 网格 → 离散（FVM/FEM/谱方法）→ 湍流模型（RANS/LES/DNS）→ 非线性/压力-速度耦合求解 → 后处理。 每个环节都有大量工程经验，这也是”用 AI 替代 CFD”远比想象中难的原因。
关键要点
- 湍流是核心难点：DNS 成本随雷诺数约
Re^3增长，工程上只能用 RANS/LES 近似，模型误差往往超过离散误差。 - AI 的切入点：湍流封闭模型、求解器加速（压力泊松）、端到端代理、网格生成、后处理超分辨。
- **验证与确认（V&V）**是 CFD 的固有文化：任何 AI 模型进入工程流程都必须过这一关。
- 加速比要看完整流水线：只替换压力求解而忽略网格与前处理，端到端收益有限。
常见误区 / 边界
- “AI 秒级出结果 vs CFD 数小时”的比较常常不公平（不同的精度、不同的几何、不同的物理模型）。
- 湍流的统计不确定性决定了单点瞬时场对比意义有限，应比较统计量（平均场、能谱、力系数）。