当涉及到机器学习与流体力学交叉领域的期刊时，以下是一些建议的期刊，这些期刊涵盖了机器学习和流体力学领域的最新研究和发展：
Journal of Fluid Mechanics：这是流体力学领域的顶级期刊，虽然主要关注流体力学的理论、计算和实验研究，但也经常发表与机器学习在流体力学中的应用相关的文章。
Physics of Fluids：该期刊也广泛涉及流体力学的各个方面，包括与机器学习相结合的研究，为这一交叉领域的研究提供了一个很好的发表平台。
Machine Learning：作为机器学习领域的顶级期刊，虽然主要关注机器学习算法和理论，但也经常发表与其他领域（包括流体力学）相结合的跨学科研究。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems：该期刊专注于神经网络和机器学习系统的研究，经常发表与流体力学模拟、优化和控制相关的文章。
Journal of Computational Physics：虽然主要关注计算物理，但鉴于流体力学模拟在其中的重要性，该期刊也经常涉及与机器学习在流体力学模拟中的应用相关的研究。
AIAA Journal：美国航空航天学会（AIAA）的期刊，涉及航空航天领域中的各种应用，包括机器学习和流体力学的交叉研究。
Flow, Turbulence and Combustion：该期刊关注流体动力学、湍流和燃烧等方面的研究，经常涵盖与机器学习结合的流体力学分析和模拟。
Applied Soft Computing：这个期刊关注软计算及其在各个领域的应用，包括机器学习和流体力学的交叉点。
请注意，这些期刊的发表范围可能有所重叠，因此在选择期刊时，建议根据具体的研究内容、方法和目标来选择最适合的期刊。此外，建议在投稿前仔细查阅期刊的官方网站，了解其最新的投稿要求、范围和审稿周期，以提高投稿的成功率。
深度学习驱动的流体力学计算与应用
