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admin 792daa6feb 初始化项目：规划文档 + FFU 洁净室流场实时仿真 Demo

- 规划文档 01-07：愿景 / 架构 / 路线图 / 数据与AI / 风险 / 参考 / FFU Demo
- 演示图：系统架构、数据流水线、里程碑路线图（SVG + PNG）
- FFU Demo：D2Q9 LBM 高保真（360x270, 76s）+ 粗网格快速代理（120x90, 7.3s, 16-27x 加速）
- 趋势验证：速度 r=0.95 / 粒子 r=0.83 / 温度 r=0.68
- 工具链：仿真脚本、快速代理、图表生成器、SVG->PNG 转换

2026-09-18 00:05:18 +08:00

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02 · 系统架构与技术选型

1. 分层架构

系统分为六层，自下而上：

L0 高保真真值层（Ground Truth）

组件	说明
Ansys Fluent	高保真求解器：RANS（k-ε / k-ω SST）、URANS、LES/DES
PyFluent	Python 驱动 Fluent，实现参数化建模、求解、后处理全自动化
参数化几何	基于参数脚本的几何生成（翼型族、车体变体、管道变径）
边界条件库	入口速度/湍流度、出口压力、壁面函数等工况模板

L1 数据与训练层

组件	说明
数据湖	HDF5（训练样本）/ VTK（可视化）/ Zarr（云原生分块）
数据工程	网格插值统一、无量纲化、场归一化、增广（旋转/镜像/缩放）
训练框架	PyTorch + AMP + DDP/FSDP，支持多卡与梯度检查点
主动学习	基于预测不确定性挑选高价值工况回灌 Fluent 重算

L2 AI 模型层

模型	定位	适用场景
FNO（傅里叶神经算子）	主力基线	规则网格、2D/3D 流场、分辨率无关
DeepONet	算子学习备选	低维参数空间、传感器布局优化
PINN	物理约束补充	少数据/无数据工况、反问题
MeshGraphNet	非结构网格	复杂几何、工业网格
Transformer 算子	长程依赖	大尺度湍流结构、长时推演

L3 推理服务层

组件	说明
推理引擎	TensorRT / ONNX Runtime，FP16/INT8 量化
时间推进	自回归推演 + 潜空间动力学，支持变时间步
后处理	散度修正（投影法）、守恒律校正、平滑滤波
不确定性	深度集成（Deep Ensemble）/ MC-Dropout，输出置信区间
服务接口	gRPC（内部）+ WebSocket（前端流式推送）

L4 交互与渲染层

组件	说明
前端渲染	WebGPU（three.js / VTK.js），支持体渲染、流线、矢量场
参数控制	实时拖拽 Re/攻角/几何参数，防抖 + 插值过渡
场景管理	视角预设、剖切面、等值面、动画时间轴

L5 应用层

数字孪生监控、工程设计优化、教学演示、实时决策支持。

2. 数据流

参数采样 ──► PyFluent 批量仿真 ──► 原始结果(VTK/CAS) ──► 数据工程(HDF5)
   ▲                                                        │
   │                                                        ▼
主动学习回灌 ◄── 不确定性评估 ◄── 模型评估 ◄── 训练(PyTorch) ◄── 训练集构建
                                       │
                                       ▼
                          导出 ONNX ──► TensorRT 引擎 ──► 推理服务
                                                            │
                                                            ▼
                                             WebSocket ──► WebGPU 前端实时渲染

关键数据契约：

阶段	格式	内容
仿真输出	.cas/.dat + .vtk	网格 + 稳态/瞬态场（U, p, k, ω）
训练样本	HDF5	输入参数 + 网格坐标 + 场量张量 + 元数据
模型产物	.pt → .onnx → .engine	权重 + 归一化统计 + 版本信息
服务响应	二进制帧	场量数组 + 时间戳 + 不确定性

3. 技术选型对比

3.1 模型路线

方案	精度潜力	推理速度	数据需求	复杂几何	结论
传统降阶（POD-Galerkin）	中	极快	中	差	作为基线对照
FNO	高	快	中高	差（需规则网格）	主力
DeepONet	中高	快	中	中	备选
PINN	中	慢（需重训）	极低	中	物理约束模块
MeshGraphNet	高	中	高	优	复杂几何阶段主力
Transformer 算子	高	中	极高	中	探索性

3.2 加速与部署

选项	收益	成本	结论
ONNX Runtime	跨平台、易部署	加速有限	开发期默认
TensorRT FP16	2-4x	绑定 NVIDIA	生产环境
TensorRT INT8	4-8x	精度损失需校准	边缘部署评估
CUDA Graphs	消除启动开销	实现复杂	小模型场景启用

3.3 可视化

选项	优势	劣势	结论
VTK.js + WebGPU	科学可视化生态完整	学习曲线陡	首选
three.js	生态活跃、上手快	科学可视化组件少	轻量场景
ParaView Web	功能最强	部署重	内部调试
Unity/UE	渲染效果最好	工程链路重	演示视频

4. 工程规范

数据版本：DVC 或 Git-LFS 管理数据集与模型产物；
实验追踪：MLflow / Weights & Biases 记录全部训练配置与指标；
配置管理：Hydra 管理实验配置，保证可复现；
测试：单元测试（数据管道、归一化、守恒校正）+ 回归测试（固定工况误差阈值）；
CI/CD：模型训练与评估流水线化，指标不达标自动阻断发布。

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02 · 系统架构与技术选型

1. 分层架构

L0 高保真真值层（Ground Truth）

L1 数据与训练层

L2 AI 模型层

L3 推理服务层

L4 交互与渲染层

L5 应用层

2. 数据流

3. 技术选型对比

3.1 模型路线

3.2 加速与部署

3.3 可视化

4. 工程规范

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