https://blog.qife122.com/tags/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%B5%81%E4%BD%93%E5%8A%9B%E5%AD%A6/ Recent content in 计算流体力学 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Wed, 24 Sep 2025 03:54:36 +0800 https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Wed, 24 Sep 2025 03:54:36 +0800 https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="新一代f1赛车的技术内核">新一代F1赛车的技术内核</h1> <p>当2022年F1赛季拉开帷幕时，各车队将驾驶全新设计的赛车亮相。这些赛车的工程目标很明确：为车迷和车手带来更多并排竞技的精彩场面。</p> <p>&ldquo;关注这项运动的人都会听到车手通过无线电抱怨无法贴近前车，&ldquo;F1首席空气动力学家西蒙·道曼解释道，&ldquo;这本质上是由于缺乏抓地力或下压力。&rdquo;</p> https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Sun, 21 Sep 2025 12:57:23 +0800 https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="f1赛车空气动力学与aws高性能计算技术解析">F1赛车空气动力学与AWS高性能计算技术解析</h1> <p>当2022年国际汽联一级方程式（F1）赛季在3月启动时，各车队将带着全新设计的赛车亮相赛道。这些赛车经过精心设计，旨在为车迷和车手提供更多他们渴望的并排竞技场面。</p> https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Thu, 18 Sep 2025 19:33:57 +0800 https://blog.qife122.com/p/f1%E8%B5%9B%E8%BD%A6%E7%A9%BA%E6%B0%94%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E4%B8%8Eaws%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="下一代f1赛车的科学技术解析">下一代F1赛车的科学技术解析</h1> <p>当2022年F1赛季在3月拉开帷幕时，各车队将带着全新设计的赛车亮相赛道。这些赛车经过精心设计，旨在为车迷和车手带来更多并排竞技的精彩场面。</p> https://blog.qife122.com/p/transformer%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B2%B8%E8%85%BE%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4/ Sun, 14 Sep 2025 02:43:57 +0800 https://blog.qife122.com/p/transformer%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B2%B8%E8%85%BE%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4/ <h1 id="bubbleformer基于transformer的沸腾预测模型">Bubbleformer：基于Transformer的沸腾预测模型</h1> <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>沸腾作为一种固有的混沌多相过程，在能源与热力系统中具有核心地位，其建模始终是神经偏微分方程代理模型面临的重大挑战。现有模型在推理时需要未来输入（如气泡位置），因为它们无法从历史状态学习成核过程，这限制了自主预测沸腾动力学的能力。这些模型还无法准确模拟流动沸腾速度场，其中尖锐的界面-动量耦合需要长程和方向性的归纳偏置。</p>