【深度学习驱动流体力学】采集OpenFOAM仿真数据作为AI模型训练数据集与卷积神经网络搭建到预测(一站式完整代码实现)

计算流体力学仿真之cavity（腔室）案例

一.转换VTK数据文件
- - 1. `run/cavity/`
  - 2. 时间步文件夹 (`0`, `0.1`, `0.2`, ..., `0.5`)
  - 3. `cavity.OpenFOAM`
  - 4. `constant/`
  - 5. `system/`
  - 6. `VTK/`
二.边界条件和边界类型数据
- - 1. `fixedWalls`
  - 2. `frontAndBack`
  - 3. `movingWall`
  - 数据内容和使用
三.边界数据与VTK数据有什么不同?
- - 主要区别和作用
  - 使用和分析
四.边界数据能输入到AI模型一起训练吗?
- - 可以训练的数据类型
五.为什么主要仿真结果文件 *.vtk能够输入到深度学习模型训练?
- - 1. 包含丰富的流体动力学数据
  - 2. 可用于多种输入变量和标签的生成
  - 3. 数据的准确性和详细性
  - 4. 可扩展性和应用广泛性
  - 5. 后处理和数据分析的支持
  - 示例应用
六.测试vkt数据
- - 安装 PyVista
  - 完整示例代码
  - 代码说明
  - 注意事项
六.使用tensorflow完整实现对主要流体仿真数据 *.vtk训练
参考

一.转换VTK数据文件

.├── run
│   └── cavity
│       ├── 0
│       │   ├── p
│       │   └── U
│       ├── 0.1
│       │   ├── p
│       │   ├── phi
│       │   ├── U
│       │   └── uniform
│       ├── 0.2
│       │   ├── p
│       │   ├── phi
│       │   ├── U
│       │   └── uniform
│       ├── 0.3
│       │   ├── p
│       │   ├── phi
│       │   ├──

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