一、随着企业对产品性能要求的提高，CFD仿真需求不断增加，未来CFD将是产品开发环节的必不可少的工具，然后CFD仿真面临诸多问题，如前处理时间长、计算时间长、计算结果不确定，同时仿真对优化设计的需求越来越高，而优化所面临的是设计参数过多，很难通过简单的公式推算，这些问题都让非专业使用者对CFD软件望而却步。
如今，机器学习为CFD带来一种思维方式上的变革，在机器学习的帮助下即使没有专门的解析知识也能简单且快速地提供预测结果，同时使用者可对多维参数研究、实测等进行整合。在本课程中，海克斯康专家将就机器学习在CFD领域的应用展开全面讲解。
二、关于Cradle与CADLM软件
Cradle CFD作为最先进的CFD工具之一，提供了两种不同类型的热流分析工具：采用结构化网格的scSTREAM以及采用非结构化网格的SC/Tetra 和 scFLOW。即使Cradle CFD具有超强的前处理以及超高速的求解器，计算时间也会受到限制。而基于CADLM的机器学习则是机器通过样本数据的学习，从中主动寻求规律，验证规律，最后快速给出预测结果。