MATLAB的CNNforCFD源代码包含一个示例代码，用于使用卷积神经网络预测钝体流的流体力。该代码在MATLAB 2017b版本上开发，并使用MATLAB-Neural Networks Toolbox。要使用此代码，用户需要确保他们具有MATLAB 2017b或更新版本，且带有Neural Networks Toolbox。

该存储库包含以下文件：

- 'CNNforCD.m'：用于基于CNN的阻力系数预测的示例MATLAB代码。

- 'TrainingSetSmooth.mat'：输入13种不同钝体的几何函数。

- 'TestSet.mat'：包含TrainingSetSmooth.mat中不包含的14种不同钝体的输入函数。

- 'CDFOM.mat'：对于雷诺数=100的流，TrainingSetSmooth.mat中的钝体的平均阻力系数，使用CFD模拟计算得出。

要运行该程序，请下载上述所有文件并将它们存储在一个目录中。文件SemiSubCNN.zip包含训练有素的CNN，用于预测不同半潜式模型的升力系数。

使用说明：

1. 下载并解压文件。

2. 确保已安装合适的MATLAB版本和工具箱。

3. 运行CNNforCD.m进行钝体流的流体力预测。

该项目通过应用卷积神经网络，展示了如何在CFD仿真中利用深度学习技术提高预测精度。