Present　paper　attempts　to　reconstruct　2D　unsteady　flow　field　using　neural　network　when　fluid　flows　past　airfoils　at　low　Reynolds　number.　First　of　all,　the　details　of　fluid　domain　are　obtained　by　solving　incompressible　fluid　governing　equation　using　our　own　developed　fluid　solver　based　on　local　radial　basis　function　(LRBF)　method,　and　then　some　randomly　selected　tempo-spatial　points　(with　velocities　and　pressure　information)　are　fed　into　neural　network　to　train.　The　training　process　of　first　step　is　to　learn　Reynolds　number,　continuing　with　reconstruction　of　fluid　field　and　comparison　with　numerical　results.　The　flow　Reynolds　number　is　set　as　200,　while　angle　of　attack　is　20°.　Besides,　the　locally　refined　nodes　distribution　of　spatial　domain　is　to　globally　reduce　the　computing　resource.　©　2021,　Science　Press.　All　right　reserved.