MindSpore Flow Release Notes
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MindSpore Flow是基于昇思MindSpore开发的流体仿真领域套件,支持航空航天、船舶制造以及能源电力等行业领域的AI流场模拟,旨在于为广大的工业界科研工程人员、高校老师及学生提供高效易用的AI计算流体仿真软件。
MindSpore Flow 0.2.0 Release Notes
主要特性和增强
数据驱动
- [STABLE] Airfoil2D_Unsteady: 支持数据驱动(FNO2D和Unet2D两种backbone)下跨声速翼型复杂流场的多时间步预测。
- [STABLE] API-FNO1D/2D/3D: 重构FNO1D、FNO2D、FNO3D API,提升接口的通用性,支持"channels_last"和"channels_first"两种输入数据格式,支持mlp层和FNOBlock层分别设置激活函数,支持SpectralConvDft和FNO skip分别设置计算精度,支持设置projection和lifting中间层参数,支持选择残差增强和嵌入位置信息。
- [STABLE] API-UNet2D: 重构UNet2D API,新增base_channels作为基准通道数,以控制上/下采样的通道数增/减,支持"NCHW"和"NHWC"两种输入数据格式。
数据-机理融合驱动
- [STABLE] API-Percnn: 新增percnn API,通过递归卷积神经网络,在粗网格上学习物理场时空演化规律,默认支持两个物理分量的输入可自定义调节conv layer数量及kernel size,实现在不同物理现象上的应用。
- [STABLE] PeRCNN-gsrd3d: 新增PeRCNN求解三维GS反应扩散方程的案例。
物理驱动
贡献者
感谢以下开发者做出的贡献:
hsliu_ustc, Yi_zhang95, zwdeng, liulei277, chengzrz, mengqinghe0909, xingzhongfan, jiangchenglin3, positive-one, yezhenghao2023, lunhao2023, lin109, xiaoruoye, b_rookie, Marc-Antoine-6258, yf-Li21, lixin07, ddd000g, huxin2023, leiyixiang1, dyonghan, huangxiang360729, liangjiaming2023, yanglin2023
欢迎以任何形式对项目提供贡献!
MindSpore Flow 0.1.0 Release Notes
主要特性和增强
数据驱动
数据-机理融合驱动
- [STABLE] PeRCNN: 支持物理编码递归卷积神经网络(Physics-encoded Recurrent Convolutional Neural Network,PeRCNN)。
物理驱动
MindSpore Flow 0.1.0.rc1 Release Notes
主要特性和增强
数据驱动
- [STABLE] KNO: 支持KNO神经算子,提升NS方程仿真精度
- [STABLE] 东方.御风: 东方御风大模型,支持翼型端到端快速仿真。
MindSpore Flow 0.1.0-alpha Release Notes
主要特性和增强
数据驱动
- [STABLE] 提供了多种神经网络,包括全连接网络、残差网络、傅里叶神经算子、Vision Transformer,支持多种数据格式的读取和数据集的合并,MindFlow提供了模型训练和推理的高阶API,支持多种学习率和损失函数的使用。
数据-物理融合驱动
- [STABLE] PDE-Net: 提供数据-物理融合驱动的深度学习方法PDE-Net,用于流场的时序预测和偏微分方程的回归。
物理驱动
- [STABLE] 支持物理信息神经网络求解偏微分方程,使用sympy定义微分方程及基本方程的求解,支持计算神经网络输出对输入的一阶和二阶导数矩阵,提供了基本几何形状、时域的定义及其操作,便于几何区域内和边界上的采样。
可微分CFD求解器
- [STABLE] 我们推出了端到端可微分的可压缩CFD求解器MindFlow-CFD,支持WENO5重构、Rusanov通量以及龙格-库塔积分,支持对称、周期性、固壁及诺依曼边界条件。
贡献者
感谢以下开发者做出的贡献:
hsliu_ustc, Yi_zhang95, zwdeng, liulei277, chengzrz, liangjiaming2023, yanglin2023
欢迎以任何形式对项目提供贡献!