本培训旨在提高学员利用神经网络和机器学习技术对Ansys Fluent中的GEKO湍流模型参数进行调优的能力，从而提升模拟结果的准确性和可靠性。
【内容提要】
1. 神经网络模型：介绍Fluent中神经网络的模型的基本原理和设定方式。
2. 泛化湍流模型：讲解Ansys Fluent中的GEKO湍流模型，包括其数学基础、物理意义及适用范围。
3. 机器学习与训练：如何利用仿真数据训练神经网络，实现湍流模型参数调优及泛化。
4. 案例实践：通过对某2D翼型外气动仿真教学案例，讲解如何获得泛化湍流模型参数的流程。
【培训目标】
通过本次培训，学员将能够掌握如何对Fluent GEKO湍流模型参数进行调优并获得泛化参数。
【主讲者】
艾迪捷Ansys认证工程师
