Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.udemy.com/course/physical-modeling-and-simulation-from-scratch-in-python/

在当今工程领域,计算流体动力学(CFD)是一个不可或缺的工具,而Udemy上的《Cfd with python: from modelling to simulation》课程为希望深入了解有限元方法(FEM)的工程师和学生提供了一个全面的学习平台。

### 课程概述
该课程专注于数值技术在流体动力学中的应用,逐步引导学员从基础概念到实际编程,使用的都是开源工具,确保每位参与者都能无障碍地学习。

### 理论基础
课程首先建立了坚实的数学理论基础,深入探讨变分形式、弱形式和常见偏微分方程(PDEs)的离散化技术,这些都是各个工程领域中经常遇到的内容。

### 元素类型
在元素类型的模块中,学员将全面了解不同有限元的应用,课程内容涵盖形状函数、插值及数值积分技术,帮助学员将连续数学与离散模拟有效结合。

### 网格生成
课程还将介绍非结构化网格的创建原理,强调网格质量对仿真精度的深远影响。

### 求解PDEs
该课程深入讲解了求解复杂PDEs的关键技术,如Galerkin方法,帮助学员将复杂的PDE转化为可解的线性系统。

### FEniCS简介
本课程的亮点之一是介绍强大的开源FEniCS框架,作为实现有限元方法的有力工具,学员将学习如何利用其能力,自动化变分公式,简化离散化过程,有效解决PDEs。

### 实施项目
学员将参与多个动手项目,最终开发出自己的流体动力学求解器,使用FEniCS和Python,从简单问题开始,逐步进阶到模拟真实的流体流动场景。

### Ubuntu中的仿真
课程还涵盖如何通过控制台在远程计算和集群环境中运行仿真,学员将学习如何使用Ubuntu控制台远程运行脚本,熟悉这一环境。

### 后处理
学员将掌握从仿真数据中提取深刻见解的技能,能够有效可视化和分析速度剖面、压力分布等重要流体动力学指标。

### 结论
总之,这门课程不仅是对CFD和FEM的全面介绍,而且通过实践项目和开源工具消除了学习的经济障碍。无论你是工程师还是学生,我都强烈推荐这门课程,帮助你在流体动力学领域打下坚实的基础,提升你的技术能力!

课程主页: https://www.udemy.com/course/physical-modeling-and-simulation-from-scratch-in-python/

作者 CourseEye