西北工业大学和华为共同研发，流体力学大模型：秦岭翱翔

[TheMatrix]

[xiaxia]

华为这是开始造飞机了

[TheMatrix]

华为这是开始造飞机了

很多科研计算领域，也需要华为挑头。

[Caravel]

西工大很早就搞过机器学习湍流模拟，大模型不知道是啥玩意，是神经网络比较大还是啥别的。

一般就是速度比较快，但是精度还是比不上数值模拟。

[longtian]

大模型是指网格规模吧

流体力学都是数值计算问题，数学模型是很完整的，现在一般都是有限元方法，finite element method. 要提高精度就是优化网格，在不同的地方需要不同的网格，还有就是边界条件。最后就是解大规模的线性方程组。做动态模拟的时候，系统状态稍微有扰动，计算就很容易发散，所以对精度的要求很高。

在大型机上做计算，软件优化是很花费世间的事情，感觉没有这么快。

西工大很早就搞过机器学习湍流模拟，大模型不知道是啥玩意，是神经网络比较大还是啥别的。

[Caravel]

拿ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ搞ＦＥＭ玩，很符合中国人和中餐的秉性，乱炖、杂烩、炼丹、捣浆糊，也属于自古以来系列了，呵呵

你不明白，AI科学大模型的优点是快，你把飞机形状画出来，马上实时给你出风场模拟结果，损失或许5%的精度，如果有有限元算，可能要算几个小时。

[atman]

楼上的都学过cfd吗？fea那是算固体的，算流体用的是fvm

[laodongzhe18]

本身都是向量计算，华为最无耻的地方就是瞎几把吹。

拿ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ搞ＦＥＭ玩，很符合中国人和中餐的秉性，乱炖、杂烩、炼丹、捣浆糊，也属于自古以来系列了，呵呵

[Zhive]

如果用有限元把世界上所有力学问题算一遍，作为training database，最后做出的model就是这个样子了吧。人类的用处就是解释结果，类似大巫师解释卦象。

[irisyuan]

这个跟历史有什么关系？

[zmimy]

可以作为辅助手段，比如优化或者生成初始场。真正做高精度流体计算是不行的。

[Zhive]

历史在重复，商周时期就是用占卜术制定决策的。王朝很稳定。

[ElonMusk]

稳定么？

历史在重复，商周时期就是用占卜术制定决策的。王朝很稳定。

[longtian]

给你一个最简单的流体方程，你用llm给我解一下

你以为LLM是万能的，你问个问题就给你算出来了？ 你是抖音上学习的llm吧

楼上都是山顶洞人？ＧＰＴ都火了一年了连ＬＬＭ大模型都没听说过？

[longtian]

一般解释和理解？有什么作用?只要是有专业知识的都可以给一般解释和理解

如果用这么多算力就是搞个一般解释和理解，只能说这叫忽悠

LLM你也说了是大型语言模型，什么时候语言模型是万能的啦？每个正常人的大脑都是拥有语言模型，人还可以查资料，这么说比llm能牛逼，直接人做不是更好？

我可以尝试使用大型语言模型（LLM）来解释一个简单的流体方程，但要注意的是，LLM 不是用于数值求解流体动力学方程的工具。它可以提供一般性的解释和理解，但不会提供特定问题的数值解。

一个简单的流体方程是不可压缩流体的连续性方程（质量守恒方程）：

∇·(ρv) = 0

其中，∇ 表示梯度运算符，ρ 是流体密度，v 是速度矢量。

这个方程表示了质量守恒原理，即在一个不可压缩流体中，质量在流体内部是守恒的，质量不能被创建或销毁。这可以被解释为流体在空间中的流动，使得流体的密度保持不变。

但请注意，对于实际的数值求解，你需要更多的信息，如初始条件和边界条件，以及其他动力学方程，如纳维-斯托克斯方程，来模拟具体的流体行为。LLM 可以提供一般性的解释和理解，但不能用于直接求解这些方程的数值解。

使用大型语言模型（LLM）来求解不可压缩流体的连续性方程是不现实的，因为LLM并不是用于数值求解物理方程的工具。LLM是一种自然语言处理工具，用于生成文本和提供信息，而不是解决数学或物理问题的工具。

解决不可压缩流体的连续性方程需要采用数值方法，如有限元法、有限差分法或有限体积法。这些方法涉及将空间域离散化，然后通过迭代求解来获得流场的数值解。这个过程需要数值分析和编程技能。

在实际求解中，你需要提供以下信息：

1. 初始条件：初始时刻流体密度和速度分布。

2. 边界条件：描述流体与周围环境的相互作用，如速度、压力或质量流入/流出的条件。

3. 离散化方法：选择合适的数值方法来将空间域分解成网格或元素，并选择时间步长。

4. 数值求解器：编写或使用数值求解器来迭代求解方程，通常使用计算机编程语言（如C++、Python等）。

5. 收敛准则：定义什么时候认为数值解已经收敛到足够的精度。

6. 可视化和分析：分析数值结果以理解流体行为，并可视化结果。

LLM可以帮助你理解和解释流体动力学方程的概念，但无法替代数值方法，因为数值方法涉及复杂的数学和计算步骤，需要专门的工具和编程。如果你有具体的流体动力学问题需要求解，建议寻求专门的数值模拟工具和方法。

[abigbear]

把楼爬了一遍，这里的将军们得多恨华为啊。lol

[abigbear]

还有，得多恨西工大啊 lol

[FoxMe]

问几个外行问题：
0. 流体力学是解偏微分方程吗？
1. 流体力学和飞机有关吗？那不是空气动力学吗？
2. 流体力学能用量子计算机来算吗？

[40laqh905]

Fea 可能须要A l是在于FEA模型的迠立 特别是复杂模型 那些要简化那些能 这些都要参考用户的经验 文献的查询 这时人工智能等要用上了 另外FEA 需要前处理后处理 前处理直接从设计如C A E，I D E A S 等等直接产生的F E A模型 后处理把F E A的数字结果变成图示 这些前处理后处理的软件也很多 如 ABAQUS 用那亇软件 也要有经验 每个软件却有许多条选择，指令 用者查找 应用要有经验 就象医生生诊断用人工智能 F E A也是

[Caravel]

关键是如何保证5%的误差不产生catastrophic的影响，高度非线性系统对初始条件非常敏感。如果能证明系统不会不发生未知的不稳定性则AI有用。

关于用机器学习做流体模拟这个视频讲得比较清楚。

没法保证，工程问题需要多层论证，再验算一次就可以。