能源动力类专业“AI4CFD”研究生课程建设及探讨.pdfVIP

2025年第6期黑龙江教育(理论与实践)No.6,2025

（总第1500期）HEILONGJIANGEDUCATION(TheoryPractice)SerialNo.1500

学科交叉与学术创新

能源动力类专业AI4CFD研究生

课程建设及探讨

刘晓刚，赵晨希，顾远琪

哈尔滨理工大学机械动力工程学院，黑龙江哈尔滨150026

【摘要】在人工智能（ArtificialIntelligence,AI)技术迅猛发展的时代背景下，能源动力类专业函须与之融合，以

提升学科前沿性。文章探讨了在研究生阶段开设“AI4CFD(AIforCFD)课程的必要性及课程建设方案，通过理论讲

解、案例分析和项目实践等多样化的教学手段，研究生可以掌握如何将AI技术应用于CFD（计算流体力学）课程，提

升研究生利用AI技术解决CFD问题的能力。课程评价注重实际操作和创新能力，目标聚焦学科交叉融合和人才培

养质量提升，使研究生掌握学术前沿，更好地衔接教学内容与课题研究。

【关键词】人工智能；计算流体力学；“AI4CFD课程；能源动力类专业；跨学科素养

【引用格式】刘晓刚，赵晨希，顾远琪.能源动力类专业“AI4CFD”研究生课程建设及探讨[J].黑龙江教育（理论与

实践),2025,79(6)：39-41.

【中图分类号】G643.2【文献标识码】A

一、引言技术。在现代化教学中，该专业应注重培养研究生跨学科

当前,AI技术正在掀起新一轮技术革命,其不仅在与解决问题的能力。因此,为顺应数字和智能时代发展需求，

科学研究结合方面(AIforScience)开启了新的研究范式，能源动力类专业研究生课程必须与时代发展接轨，以实

现培养拔尖创新人才的目标。“CFD课程是能源动力类

也正在逐步推动大学课程改革的方向叫。2024年3月，教

育部部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议上指出，AI专业研究生研究方法类主干课程2,主要讲授利用数值分

技术应深人到教育教学和管理全过程、全环节，以研究其析和算法解决涉及流体流动问题的相关知识，具体包括

有效性、适应性，让青年一代更加主动地学，让教师更加流体力学基础、数值方法、瑞流建模、网格生成算法和仿

创造性地教。可见，加快AI在高等教育领域的创新应用，真软件等内容。课程目标为培养学生利用CFD软件进行

利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改流体力学问题的建模和求解，分析和解释数值模拟结果，

革、教育治理能力的提升,对构建智能化教育体系具有重并应用于工程实际的能力。传统“CFD课程主要采用教

要意义。师讲授课本知识、研究生被动接受信息的较为单一的教

能源动力作为近年来新兴的一门学科，致力于研究学方式，而且采用统一的教学内容和进度也忽视了研究

生的个体差异,导致个性化教育不足。与此同时,教师在

和开发工业动力系统中高效、可持续的能源利用与转化

【收稿日期】2024-07-17【修回日期】2024-09-06

【作者简介]刘晓刚，男，副教授，硕士生导师，博士,研究方向为计算流体力学与人工智能；赵晨希，男，副教授,硕士生

导师，博士，研究方向为计算流体力学与人工智能；顾远琪，女，讲师，硕士生导师，博士，研究方向为计算流体力学与

人工智能。

【基金项目】国家自然科学基金项目“船用燃气轮机进气含盐液滴分离及气液多相耦合流动机理研究”（U2241270）；教

育部产学合作协同育人项目“基于Simdroid

学改革培育项目““双碳’及双一流’背景下能源动力学科专业实践教学体系改革研究”（SJGPYXM001)；黑龙江省“双

一流”学科协同创新项目“燃气轮机先进技术与装备”（LJGXCG2022-005）；黑龙江省博士后特别资助项目“基于物理

增强学习的燃机进气两相分离流动及优化研究”(LBH-TZ2408)