科学研究的范式分为四类，除了传统的实验范式、理论范式、仿真范式之外，新的信息技术已促使数据密集型科学发现新范式的诞生，即“第四范式”。近年来数据驱动流体力学（data-driven fluid mechanics）被引入流体力学研究，很快就为流体力学新理论、新方法、新模型的研究注入了新活力。

近日，陈刚教授联合中国空气动力研究与发展中心袁先旭研究员等人基于近年研究成果及国内外进展，联合出版了一本既有学术深度又具备教学适应性的入门级参考书《数据驱动流体力学基础与实践》。

目前国内外流体力学和人工智能技术交叉领域相关研究成果散落在诸多学术文献中，对于初学者或者工程师而言仍然缺乏较为系统的参考书。《数据驱动流体力学基础与实践》的出版，是作者团队为促进流体力学与人工智能技术深度交叉融合所做出的积极探索，在人工智能技术时代数据驱动研究新范式下要重基础、重实践、重视学与用。

在书中，作者团队围绕高端装备设计与制造中面临的基础流体力学问题，应用人工智能和大数据时代的数据驱动研究新范式，从人工智能技术与流体力学深度交叉融合视角出发，介绍数据驱动流体力学的基本原理、基础方法和典型案例，结合大量的图示和实例，帮助初学者和工程师更好地理解相关知识。

《数据驱动流体力学基础与实践》为人工智能技术在流体力学应用提供更系统的参考基础，它不仅在内容上追求严谨，也具有较强的操作性。随着新教材的广泛应用，期待能够为流体力学与人工智能技术融合做出贡献，为流体力学研究带来新的活力。

该教材获教指委推荐，出版得到西安交通大学研究生院的大力支持，并被遴选为“西安交通大学研究生‘十四五’规划精品系列教材”。