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基于机器学习的流固耦合优化方法

1.引言

流固耦合（Fluid-StructureInteraction,FSI）问题在许多工程领域中具有重要意义，例如航空航天、汽车工业、生物医学工程等。传统的流固耦合优化方法依赖于复杂的物理模型和高计算成本的数值模拟。随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的方法为流固耦合优化提供了新的解决方案，可以显著提高优化效率并减少计算成本。本节将介绍基于机器学习的流固耦合优化方法的原理和应用。

2.流固耦合问题的背景

2.1流固耦合的基本概念

流固耦合是指流体和固体之间的相互作用，其中流体的运动会影响固体的变形，而固