新闻中心

首页 > 新闻资讯 > 公司动态 > 热学深度学习课程套件应用指南

热学深度学习课程套件应用指南

发布时间：

2025-7-28 00:55:33

热学深度学习课程套件应用指南

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为热学领域研究的重要工具。热学深度学习课程套件作为专为热科学设计的教学与实践平台，为高校师生和科研人员提供了从理论到应用的全流程支持。本文将介绍该套件的核心功能及典型应用场景。

课程套件包含三大核心模块：基础理论库、案例实训平台和科研辅助工具。基础理论库系统梳理了热传导、对流换热、辐射传热等经典理论，并与深度学习模型相结合，例如通过卷积神经网络预测温度场分布。案例实训平台提供20余个工业级应用案例，涵盖电子设备散热优化、能源系统热管理等领域，学员可通过交互式界面完成数据预处理、模型训练和结果可视化全流程操作。

在教学应用中，该套件支持\”理论-建模-验证\”的三段式教学模式。教师可调用内置的锅炉燃烧仿真数据集，指导学生构建基于LSTM的烟气温度预测模型，通过调整网络层数、激活函数等参数，直观展示模型性能变化规律。科研人员则能利用套件中的迁移学习工具，将预训练模型应用于新型相变材料的热特性研究中，大幅减少数据采集成本。

特别值得注意的是，套件集成了热学专用的评估指标系统，包括传热系数相对误差、热流密度均方根误差等专业评价标准。同时提供API接口，支持与COMSOL、Fluent等仿真软件的数据互通，方便用户将深度学习模型嵌入现有工作流。

该套件已在清华大学能源与动力工程系试点应用，学生项目组成功开发出芯片热失效预警系统，将过热预测准确率提升至92%。未来版本计划增加多物理场耦合分析功能，进一步拓展在航空航天热防护等领域的应用深度。