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- 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
5.5 KiB
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03 · 路线图与里程碑
总周期：12 个月（7 个里程碑），采用"先窄后宽"策略：先在 2D 圆柱绕流这个经典基准上打通全链路，再横向扩展到 3D 与复杂几何。
M0 · 立项与调研（第 1 个月）
目标：统一技术共识，完成可行性论证，锁定技术栈。
任务
- 调研神经算子家族（FNO / DeepONet / PINN / MeshGraphNet）在流体问题上的公开结果；
- 调研 PyFluent 自动化能力与许可要求；
- 确定首个基准问题：2D 圆柱绕流（Re ∈ [50, 300]，含卡门涡街）；
- 确定数据格式、存储与版本管理方案。
交付物
- 本仓库规划文档（01-06 号文档）
- 技术选型评审纪要
- 基准问题定义书（几何、边界条件、网格、工况表）
验收：评审通过，环境就绪（Fluent + PyFluent + PyTorch + GPU）。
M1 · 数据工厂（第 2-3 个月）
目标：建成无人值守的 Fluent 批量仿真流水线。
任务
- PyFluent 脚本化：参数注入 → 网格生成 → 求解 → 场量导出；
- 参数空间设计：拉丁超立方采样 Re / 攻角 / 障碍物尺寸；
- 稳态 + 瞬态两类数据集：稳态用于场回归，瞬态用于时间推进；
- 数据质检：收敛性检查、网格无关性验证、异常工况剔除。
交付物
- 批量仿真调度器（支持断点续跑、失败重试、日志追踪）
- 2D 圆柱绕流数据集 v0.1：≥ 500 工况（稳态）+ 20 组瞬态序列
- 数据质检报告
验收：单工况端到端自动化成功率 > 95%；数据集通过网格无关性检查。
M2 · 基线模型（第 4-6 个月）
目标：FNO 基线在 2D 基准上达到可用精度。
任务
- 数据工程：网格统一化、无量纲化、场归一化、训练/验证/测试划分；
- FNO 实现与调参（模态数、层数、宽度、教师强制 vs 自回归）；
- 物理约束项：连续性方程残差、动量方程残差加入损失；
- 评估体系：相对 L2、涡量谱、长时推演稳定性、泛化测试。
交付物
- 训练与评估代码（Hydra 配置 + MLflow 追踪）
- FNO 基线模型（2D 稳态 + 瞬态两个版本）
- 评估报告：精度 / 稳定性 / 泛化
验收（Go/No-Go）
- 稳态：相对 L2 误差 < 5%
- 瞬态：自回归 1000 步不发散
- 单步推理 < 5 ms（256² 网格，FP16）
M3 · 主动学习与数据飞轮（第 6-7 个月）
目标：用最少的 Fluent 算力换取最大的精度提升。
任务
- 深度集成（Deep Ensemble）不确定性估计；
- 不确定性驱动的采样策略（OOD 工况优先回灌仿真）；
- 数据飞轮：训练 → 评估 → 采样 → 仿真 → 再训练 自动化。
交付物
- 主动学习调度器
- 数据飞轮 v1（一轮迭代周期 < 7 天）
- 数据效率对比报告（相同精度下数据量减少比例）
验收：达到同等精度所需仿真工况数减少 ≥ 40%。
M4 · 3D 与复杂几何（第 7-9 个月）
目标：把能力扩展到工业级 3D 问题。
任务
- 3D 数据集：翼型族（NACA 系列）+ 简化车体（Ahmed body）；
- MeshGraphNet 路线：非结构网格上的图神经网络建模；
- 混合策略：规则网格用 FNO，复杂几何用 GNN，统一评估口径；
- 分布式训练：多卡 FSDP，梯度检查点。
交付物
- 3D 代理模型（翼型 + 简化车体）
- 训练基础设施（多卡、可复现）
- 3D 评估报告（含气动力系数对比）
验收
- 速度场相对 L2 < 8%，升阻力系数误差 < 5%
- 3D 单步推理 < 50 ms（中等网格，TensorRT FP16）
M5 · 实时推理系统（第 9-10 个月）
目标：把模型变成可服务化的毫秒级引擎。
任务
- ONNX 导出 → TensorRT 优化（FP16/INT8）→ CUDA Graphs；
- 散度修正与守恒校正后处理（投影法/质量修正）；
- 推理服务：gRPC + WebSocket，多并发流式推送；
- 性能工程：批处理、内存池、零拷贝传输。
交付物
- 推理引擎与容器镜像
- 性能基准报告（延迟分布 P50/P99、吞吐、显存占用）
- 服务 API 文档
验收：3D 场景端到端延迟（请求 → 首帧流场）< 100 ms。
M6 · 可视化与数字孪生原型（第 10-12 个月）
目标：完成可交互演示系统与数字孪生闭环。
任务
- WebGPU 前端：体渲染 / 流线 / 矢量场 / 剖切面；
- 参数实时拖拽 → 流场更新（含插值过渡与防抖）；
- 数字孪生模式：稀疏传感器数据同化（集合卡尔曼 / 在线微调）；
- 对标验证：≥ 3 个工业场景与 Fluent 真值对比。
交付物
- 实时可视化 Demo（浏览器可访问）
- 数字孪生原型（观测 → 重建 → 预测）
- 最终验证报告 + 演示视频
验收
- 交互延迟 < 100 ms
- 数字孪生重建误差 < 10%（稀疏观测场景）
- 对标场景全部通过误差门禁
工作流并行视图
| 工作流 | M0 | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数据 | ● | ● | ● | ● | ● | ||
| 模型 | ● | ● | ● | ● | ● | ● | |
| 系统 | ● | ● | ● | ● | ● | ● | |
| 验证 | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
风险缓冲
- 每个里程碑预留 20% 时间缓冲；
- M2 为关键技术门禁：若 FNO 精度不达标，转向 DeepONet/MeshGraphNet 双路线并行的决策点；
- M4 若 3D 精度不达标，退守"2D + 切片 3D"策略保证 M5/M6 交付。