举办时间	课程历年有大量的变化
17-18	OF4，应用70%算法25%编程5%。全程靠看、效果不好
18-21	OF6，应用60%↓算法25%编程15%↑。首次手推方程、demo式编程（实操基本没有）
21-22	OF9，应用60%算法25%。疫情原因线下编程课停办
22-23	OF10，应用50%↓算法25%编程25%↑。首次让学生自己编程
23-24	OF10，应用30%↓算法35%↑编程35%↑。增加数驱CFD、学生全程自己编程
24-25	OF12+10，应用20%↓算法35%编程45%↑。适配OF12、增加课程总天数

Hint

点击跳转历年的课程评价！承蒙厚爱！愿当义父！

零基础CFD课程/CFD加油包

Lets Code OpenFOAM

岳子的零基础CFD课程名字为Lets Code OpenFOAM (LCO)。从2023年起，每次课程变化非常大。

LCO主要面向【零基础】，帮助你想在短期强力集训，迅速拔高CFD水平，想植入算法的人。 本次改版主要是针对零基础的老铁，先参加线上的OpenFOAM应用，再参加线下CFD算法编程课，这是真正的CFD高端局！ 在线下，所有人在教室里一起干OpenFOAM，这是一个强制集中学习的一个环境。编程不会了，我还能随时解答你。去哪都找不到这个氛围。

	LCO 线下 真正的CFD高端局
日期	25年 3月30日下午开始 - 4月3日晚结束，详见报名表
休息	课堂随机压堂，无休息（写代码卡主了，自行上厕所）
地点	杭州
内容	普适性CFD算法 + OpenFOAM编程 + OpenFOAM/C++数据驱动编程
预习	请务必预习无痛苦NS方程笔记的1、2、3章，否则听不懂
发票	可开培训费、会议费、国际交流会议费、测试费、租赁费、材料费等
费用	9000元/人，组团最低7500，折扣参考报名表
备注	食宿自理，可协助拼住宿

	LCO 线上 讲OpenFOAM应用
日期	25年3月20、21日、周四周五下午
时间	下午2.30 - 晚6点，无休息
地点	线上会议室 报名后免费送

第14次LCO课程报名已经截止。如果还想报名，可以直接扫码加我助理微信，直接走快速通道（公款4月再处理）。还有3 5个名额，但没有礼品赠送。

点击展开：岳子的CFD课程理念

市面上CFD/OpenFOAM/数据驱动的课程多如牛毛，有免费的，有收费的。岳子的LCO，绝对与众不同：

讲师选择非常重要。跟不同的人学CFD，效果绝对不一样！ 在编程的时候，一些老师看到问题就能处理，一些老师自己都不知道怎么处理。同样的算法，一些人的代码稳定，一些人的代码容易发散。同样的台词，一些人讲的绘声绘色，一些人讲的想睡觉。有经久不衰的CFD教材，有的CFD教材没人看。因此，你的学习效果与授课老师高度相关！那有人问，你岳子的CFD水平就够么？ 这个你自己判断。我都不需要细说。

课程内容年年更新，全部自编！ 软件不更新就废。技术不更新也废。讲课内容不更新，就是本身讲师技术也没更新，自然讲不出新东西。你要学习新技术，还是旧技术？你要使用OpenFOAM-12？还是10年前发布的OpenFOAM-2.3.x？且讲课内容全部自编。讲别人的教材的老师，与自编教材的老师，肯定是有区别的！

课程不跑偏、不擦边！ 擦边课程最近尤其严重。尤其是机器学习领域。因为单纯的机器学习领域太窄了。因此要把机器学习跟别的学科结合起来，就可以收割。比如【基于Fluent的深度学习应用课】、【基于OpenFOAM的机器学习课】。这样就可以收割Fluent以及OpenFOAM的所有从业人员。然而你看看讲的内容，跟Fluent关系大么？有人跟我反馈，他们要讲如何用python做爬虫提取网站的内容、如何用matlab处理数据、如何用origin画图，这些都是你CFD课里面的内容。咱这面的课，定位非常精准，一点乱七八糟的内容都没有。

说的这么流弊，岳子的课100%好评么？ 也不是。咱这面网站、公众号啥的都在明面，都是免费的。但是还是有很多人，就不喜欢看我写的东西。还有人说我NS方程都讲不清楚。我个人虽然是个完美主义者，做事情追求做到极致。所以100%好评是不可能的。经验来看，岳子的CFD课，那种特别差的评价印象中没有，可能偶尔会出现一些比较中性的评价。没有任何一个产品，能做到100%好评。岳子请你自己自行判断。

点击展开：25年3月零基础CFD课程安排

Warning

岳子备课所有代码，都是自己100%写的，不是讲别人的代码！并且，课程设计是通过植入某个具体的算法，来学习算法/编程。可能下面的方向跟你的研究没关系，重在举一反三，授人以渔

25年3月新增 植入绝热可压速度压力耦合算法 课堂上大家需要在不可压缩流动NS方程的基础上，考虑密度的变化，同时简化温度PDE过程为绝热过程，可以获得简化的可压绝热过程的控制方程，同时要对其进行离散，将其在OpenFOAM中进行植入。相应的求解器，如果进一步植入lighthill声源，可以用来模拟气动噪声。目前相关的控制方程已经发布在CFD: 可压 + 绝热 。感兴趣可以提前感受一下。这部分算法将在课堂上现场植入

25年3月新增 植入高精度超音速通量格式本算例植入的可压缩通量高精度格式请参考[]。你会透彻的了解0）密度基可压缩跨音速求解器、1）更底层的玻尔兹曼方程、2）NS方程失效、3）欧拉方程与可压缩高精度格式、4）矩方法与积分矩方法、5）通量分裂。要强调的是，回顾CFD算法的发展历史，从1950年代起CFD最初就是被应用于可压缩流，直到1970年后CFD才大量的被应用于不可压缩流。大量的CFD离散格式都是针对可压缩流展开。因此对可压缩算法的理解至关重要。同时，NS方程在一些情况下会失效，NS方程并不是万能的，尤其是处理稀薄领域。课堂上大家应该需要能够使用自己写的可压缩求解器来求解前向台阶流进行激波捕获

23年9月算例 代码移植本算例将移植两个求解器。OpenFOAM不同版本的求解器互相不兼容。很多人从网上下载的求解器适配比较老的OpenFOAM版本，想移植到最近的OpenFOAM版本上。课堂上将通过一个求解器来讲解怎么进行求解器移植，然后大家需要自己进行一个求解器移植。

Warning

咱这面的课程不擦边、不拼凑。紧密贴合OpenFOAM原生C++环境，枪打数据驱动CFD，先学理论，然后现场写代码。 python咱也不用。咱这个纯粹基于OpenFOAM就能搞起来。因此咱没有机器学习+实验流体力学;没有机器学习+图像识别; 没有python、jupyterbook、conda; 请大家一准要看准定位。本课程所有机器学习的代码通过OpenFOAM与libtorch直挂，不需要学python，直接用OpenFOAM就能搞。

25年3月新增 植入数据驱动LES算法本算例为数据驱动LES模型。算例采用经典神经网络架构，共训练2000个批次的数据，由于训练量比较小，使用CPU就可以进行训练。但是结果是相当好。在下图中，数据驱动LES与经典CFD-LES预测的数据云图一致（局部差异基本可忽略）。在观测时间平均变量时候，结果非常完美。对于比较难预测的雷诺应力相关量，数据驱动LES预测的结果与经典CFD-LES吻合度非常高。类似的文章在2023年，2024年都刊发在了JFM。本算例的结果足以支撑一篇sci的数据。

25年3月新增 植入隐藏流体力学和PINN数据驱动CFD里面独树一帜的是PINN。本案例将介绍PINN来求解病态问题，同时介绍全连接网络、残差神经网络植入、新的激活函数植入等。24年9月的课堂，计划介绍PINN求解常规的顶盖驱动流，但是由于太复杂没有介绍。因此使用PINN求解cavity flow的代码已经开源。不得不承认的是，PINN作为一个新兴的计算方法，用来计算流场实在是太慢了。因此使用PINN来计算流场，不像是走正常的套路。在本次课堂，将使用PINN来处理病态问题，用其处理经典CFD方法不能处理的问题，这个应该才是PINN真正的用处。这种应用也即之前刊发在Science正刊上的隐藏流体力学。否则用PINN来硬钢经典FVM，PINN必输无疑，太慢了，基本用不上。本案例的设计理念，就是把PINN用在正道上。在下图中，求解的ODE是未知的，但是PINN成功的发现了未知的ODE，并且数据与解析解完美吻合。

25年3月新增 植入编码器以及解码器进行流场糙化重组 本算例植入自编码器算法来进行流场快速预测。主要涉及到编码器、解码器、Unet、跳跃连接、OpenFOAM计算+libtorch训练一体化。算例首先通过OpenFOAM进行CFD计算，然后无缝连接libtorch机器学习，不需要跨平台、不需要重开python程序，直接进行训练

24年9月算例 数据驱动CFD前沿热点CFD经历了60多年的发展后，同位网格SIMPLE类算法在不可压缩领域统一江湖，可压缩领域通通都是密度基。数据驱动CFD目前的发展状况类似CFD在1970年代的情况，群魔乱舞百家齐放。目前还没有一个大统一的寡头算法出现。目前的态势是每家都有自己的特色，那么在10年后20年后数据驱动CFD，哪个算法会统一江湖目前还不确定。目前这一块研究的特色是杂！尤其在结合各种机器学习的网络后，更杂！但可以简单的进行归类。在《无痛苦NS方程笔记》里面，机器学习与CFD相应的结合点主要分为

• 流场重组（卷积网络、Unet、解码器、超分辨率、扩散模型与GAN）

• 求解加速（全连接网络、卷积网络、残差网络等）

• 数据驱动湍流模型（全连接网络、卷积网络、极限学习机等）

• 数据驱动多相流

• 循环神经网络与瞬态流场（循环神经网络、LSTM）

• 正向逆向PINN、隐藏流体力学

• POD、DMD、流场降阶预测方法（不需要神经网络）

• 强化学习与过程控制

上述内容全部在《无痛苦NS方程笔记》里面有介绍，课堂上也会进一步的进行介绍。下面放两个《无痛苦NS方程笔记》里面的截图

在随后的几年里，LCO课程计划植入的CFD算法将会从下面的[CFD算法文章库]中进行随机筛选：

• CFD算法文章库

CFD加油包

Note

仅支持参加过CFD课程的学员申请！精力有限，算是发个共同科研的福利。

岳子的CFD课，从起跑线帮你强力助推了30米。后续70米，如果你还需要助推，这就是CFD加油包。

在入行CFD/OpenFOAM的时候，当然首选是自学。然而自学的阶段很痛苦，也需要很长时间。在这种情况下，如果有经费。那岳子首先推荐参加上面的CFD课。这个可以在非常短的时间内，带你跨过6个月至12个月的新手期。如果在后续的科研之路，你还是觉得太复杂，那么岳子的CFD加油包，继续帮助你在CFD科研上走的更远。

CFD加油包在生效期间将获得以下服务：

• 岳子团队负责解决你CFD科研过程中的各种问题；你周围问了一圈可能都不知道，那你可以试试找我们团队；

• 3篇sci手稿的算法内容review工作、以及给出回复审稿意见的思路（未来2年内均可）；

• 价值2000元的共15天的服务器租赁时长（临时需要算大算例可以派上用场）；

• 一共价值1500元的服务器购买代金券（有效期2年）；

但注意，岳子不会亲自给你们写代码，这时间成本太高了；亲自让岳子给你们写代码请参考项目合作类；

	CFD加油包，最多3人合买，2025年限额10个包
费用	一阶：标准定价18000/4个月/包，人均1500/月
	二阶：人均上浮1.25-1.5倍，待核算
	三阶：人均继续上浮1.25-1.5倍，待核算
	四阶：人均继续上浮1.25-1.5倍，待核算
发票	可开多个发票，比如每张发票5000元，可开各种类型
折扣	可花呗分期！报名越早，价格越低
状态	随时报名，开始期间每包一议

当前排包价格：一阶！每人一个月只需要1500，岳子就可以给你口算NS方程！仅支持参加过CFD课程的学员申请！

因为时间有限，且每个人的研究方向不一样，每个包的人数也不一样，因此加油包采取申请的方式。申请流程：

1. 联系我助理，索取《CFD加油包合作流程》

2. 若认可合作流程，请填写《CFD加油包发包申请表》并回发

3. 我方评估后决定是否发包；

另外要注意，CFD加油包不是岳子一个人负责，而是岳子团队负责，当然疑难杂症还得岳子上手。