基于独立高保真认证的决策门控代理辅助光伏承载力随机优化
电力系统/Power Systems
面向光伏承载力规划，以代理模型辅助不确定条件下多目标随机优化，并独立认证高保真结果。
新 见LICENSE文件 光伏承载力规划代理模型随机多目标优化
标签：代理模型
26 个条目
普通神经网络实现晶格多体动力学的精确等变性
量子/化学
提出普通多层感知器结合有限群平均实现精确等变性代理模型，用于关联电子系统的力场与跃迁能计算。
新 见LICENSE文件 量子多体等变性神经网络电子结构
KATOsuper：基于灵敏度一致Fourier神经算子的代理加速神经拓扑优化
结构/Structural
KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。
见LICENSE文件 拓扑优化Fourier神经算子灵敏度分析
人工神经网络作为黑盒优化的代理模型
通用科学ML
研究利用人工神经网络构建黑盒优化的代理模型，在无法获得解析函数描述时，通过数值模拟获取目标函数值进行高效优化。
见LICENSE文件 黑盒优化代理模型神经网络
DeepFEAv2：非结构化网格瞬态有限元分析的深度学习框架
结构/Structural
DeepFEAv2 框架将深度学习代理模型应用于非结构化网格的瞬态有限元分析，实现节点级和单元级输出的联合预测，降低结构力学仿真计算成本。
见LICENSE文件 有限元分析深度学习瞬态仿真
基于贝叶斯优化的城市冠层模型热缓解策略权衡分析
热传导/热管理
针对城市热应力问题，采用贝叶斯优化与代理模型框架分析城市冠层热缓解策略的参数范围，平衡白天空气温度、夜间空气温度和UTCI等热指标间的权衡关系。
见LICENSE文件 城市热岛贝叶斯优化代理模型
FrFNO：融入解析Mittag-Leffler传播子的分辨率鲁棒神经算子用于时空分数阶PDE
通用科学ML
提出分数阶傅里叶神经算子（FrFNO），通过嵌入解析Mittag-Leffler传播子解决分数阶PDE的内存依赖与非线性耦合难题，实现高效代理建模。
见LICENSE文件 分数阶PDE神经算子Mittag-Leffler函数
物理信息 CNN 预测电池包温度场
热管理 / 物理信息机器学习
将热传导方程以有限差分形式写入损失函数的物理信息卷积神经网络，作为电池包液冷系统温度场代理模型，在同等训练数据下精度优于纯数据驱动方法。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。
arXiv 预印本（版权归作者） 热管理物理信息神经网络电池
左心室区域材料参数的贝叶斯推断代理建模策略
生物力学/计算医学
提出基于贝叶斯代理模型的框架，从心脏MRI推断左心室五区Holzapfel-Ogden材料参数，突破心肌同质化假设的限制，实现区域性心肌功能障碍的个性化建模。
见LICENSE文件 心脏生物力学贝叶斯推断代理模型
液冷双芯片针鳍冷板CFD模拟数据集（含POD-NN代理模型）
CFD
包含2000个液冷双芯片针鳍冷板的稳态CFD模拟数据及其POD-NN代理模型，配套可复现论文图表的代码，支持热管理系统快速设计与优化。为车规/航空/能源领域的代理模型训练与验证提供标准 CFD 流程。
cc0-1.0 CFD液冷冷板
SPUS-PDE-UNet-36M 偏微分方程神经网络求解器
通用科学ML
基于U-Net架构的36M参数偏微分方程（PDE）神经网络求解器模型，支持PDE系统的数据驱动求解与预测
见LICENSE文件 偏微分方程神经网络求解器U-Net
SPUS PDE-UNet-36M-v2 (FNS-KF) 偏微分方程求解模型
通用科学ML
洛斯阿拉莫斯国家实验室开源的36M参数UNet架构偏微分方程求解器v2版本，用于科学计算中的PDE代理建模。
见LICENSE文件 偏微分方程UNet神经算子
用于三维机载电磁数据贝叶斯反演的持续学习神经算子代理模型
地球物理
针对三维时域机载电磁数据贝叶斯反演计算成本高昂的问题，开发持续学习的神经算子代理模型替代传统求解器，实现高效反演。
见LICENSE文件 机载电磁贝叶斯反演神经算子
CFD 代理模型数据集
CFD代理模型
HuggingFace上的计算流体力学代理模型相关数据集，支持CFD仿真与代理模型研究。数据集聚焦 CFD 代理模型训练场景，与 SimNet / PhysicsNeMo 等科学 ML 框架兼容性较好。
apache-2.0 计算流体力学代理模型数据集
翼型气动设计与 CFD 代理模型
气动设计 / 代理模型
翼型气动性能仿真与代理模型研究，涵盖 NACA 系列翼型的大规模参数化 CFD 数据集与 FNO/DeepONet 代理模型对比。为车规/航空/能源领域的代理模型训练与验证提供标准 CFD 流程。
various 航空航天气动翼型
汽车外流场代理模型与风洞数字化
汽车气动 / 风阻预测
利用高保真 LES 数据训练代理模型，实现汽车风阻系数（Cd）预测的毫秒级评估，支撑汽车外流场数字化与气动优化；并给出代理模型相对 LES 的精度校验方法，形成汽车外气动造型快速迭代的标准方法论。
various 汽车风阻LES
风力机叶片载荷预测与代理模型
风能 / 载荷预测
利用数据驱动方法预测风力机叶片疲劳载荷与功率曲线，解决极端风况下湍流载荷难以快速评估的问题，支撑风电场运维决策。案例集成风资源评估与叶片疲劳分析两条数据流，输出功率曲线置信区间与极限载荷概率分布。
various 风电载荷预测湍流
FNO（Fourier Neural Operator）入门教程
傅里叶神经算子 / 入门教程
系统学习 Fourier Neural Operator（傅里叶神经算子）从理论到代码实现，适合希望将神经算子用于 PDE 代理模型的工程师与研究者。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。
MIT FNO神经算子代理模型
物理仿真与机器学习融合路线图
学习路线图 / 系统性综述
从经典 PDE 数值方法到数据驱动物理 AI 的系统学习路线，覆盖有限元、有限体积、代理模型、PINN 等方法的演进逻辑与适用场景。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。
CC BY 4.0 学习路径PDE数值方法
CFD代理模型数据集
计算流体力学
HuggingFace平台上的计算流体力学代理模型训练数据集，由用户harryshah14提供托管下载。数据集按 RANS / LES / DNS 多保真度组织，提供 OpenFOAM / SU2 求解器脚本与标准化训练/验证切分。
见LICENSE文件 计算流体力学代理模型CFD数据集
DKEKAN：托卡马克中漂移动力学方程的单参数 KAN 代理模型
电磁学
提出基于 KAN 的单参数代理模型，加速托卡马克中漂移动力学方程求解，用于快速计算新古典环形粘度扭矩，提升聚变等离子体建模效率。
见LICENSE文件 托卡马克等离子体物理漂移动力学
热工水力学代理模型在运行状态切换下的验证门控多智能体治理框架
热管理
提出验证门控多智能体治理框架，使热工水力学代理模型能够在运行状态切换下持续在线自适应，避免离线预训练模型的_condition-locked_问题。
见LICENSE文件 热工水力学代理模型多智能体系统
AOT-POT：面向大规模PDE预训练的自适应算子变换
ScientificML
提出自适应算子变换（AOT）方法解决多PDE预训练中解算子结构多样性问题，通过对目标解算子而非模型容量进行适配，提升神经算子在跨方程任务中的泛化能力。
见LICENSE文件 神经算子PDE预训练自适应变换
DrivAerNet++
汽车气动 / 大规模 CFD
MIT 发布的超大规模汽车外气动数据集，含 8000 个参数化车型的 CFD 流场、网格与气动系数，是气动代理模型与几何生成设计的主力语料。可作为物理 AI 训练数据生成器与代理模型验证基线，是 CAE 工业链路的常用底层。
CC BY-NC 4.0 汽车气动CFD代理模型
FrFNO：将解析 Mittag-Leffler 传播子注入分辨率鲁棒神经算子以求解时空分数阶 PDE
ScientificML
提出分数阶傅里叶神经算子（FrFNO），将解析 Mittag-Leffler 传播子嵌入神经算子架构，实现分数阶 PDE 的高效代理建模与鲁棒求解。
见LICENSE文件 分数阶 PDE神经算子Mittag-Leffler 传播子
多模光纤线性模式耦合简化代理模型及实验评估
电磁/Electromagnetics
提出用于渐变折射率多模光纤线性耦合的轻量化代理模型，支持单参数调优并通过90极化模光纤完成数值与实验验证。
见LICENSE文件 光纤耦合模式耦合代理模型