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首届全国数据驱动计算力学研讨会在大连召开

发布日期:2023年07月20日

2023年5月19~21日,由国家自然科学基金委员会数理科学部、计算力学专业委员会、固体力学专业委员会联合主办,大连理工大学运载工程与力学学部、工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室、北京理工大学先进结构技术研究院、轻量化多功能复合材料与结构北京市重点实验室联合承办的“第一届全国数据驱动计算力学研讨会”在大连成功召开。

本次会议由副理事长、大连理工大学力学系系主任郭旭教授担任主席、北京理工大学廉艳平教授担任副主席、大连理工大学唐山教授担任秘书长。会议得到了学术界与产业界的高度关注和大力支持,吸引了来自115家高等院校、科研院所及企业的700余名代表参会。中国科学院院士、大连理工大学校长贾振元教授,中国科学院院士、俄罗斯科学院外籍院士、大连理工大学程耿东教授,中国科学院院士、香港科技大学讲座教授、上海大学张统一教授,中国科学院院士、副理事长、第十四届全国政协委员魏悦广教授,中国科学院院士、副理事长、中国科学院力学研究所何国威教授以及30余位国家级高层次人才出席了本次研讨会。

会议开幕式由本次研讨会主席郭旭教授主持。大连理工大学校长贾振元院士、国家自然科学基金委员会数理科学部孟庆国主任、副理事长魏悦广院士先后向致辞。

大连理工大学校长贾振元院士对与会嘉宾和各位代表的到来以及各个单位的支持表示热烈欢迎和由衷感谢,指出海量数据的产生和强大算力的提升为科学研究提供了前所未有的机遇,数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现出了勃勃生机。同时,贾校长向与会代表简要介绍了大连理工大学及其力学学科的发展概况,指出自建校以来,大连理工大学在一大批“大国工程”建设、“国之重器”研发中勇于担当,在加速实现中国式现代化的宏伟蓝图中贡献了“大工力量”。

国家自然科学基金委员会数理科学部副主任孟庆国委托郭旭教授代表国家自然科学基金委员会数理科学部对本次研讨会的召开表示了衷心祝贺,强调基于数据驱动、机器学习的全新科学研究范式有望催生一系列颠覆性技术,从而有助于我国抓住新一轮科技革命和产业变革的战略机遇,因此本次研讨会的召开意义非凡,还介绍了近年来基金委在数据驱动计算力学各个层面立项资助的概况,并表示将继续支持数据驱动计算力学研究相关的学术活动,以期为各位专家学者搭建良好的学术交流平台,促进这一新兴方向的快速发展。

魏悦广院士代表对本次会议的召开表示了热烈祝贺。魏院士在致辞中指出数据驱动计算力学目前已成为新时代力学领域的重要研究方向之一,其不仅蕴含众多具有牵引性的基础科学问题,而且有望催生出一系列能够在航空航天、机械制造、先进材料等领域发挥重要作用、具有颠覆性的关键技术。魏院士还介绍了近些年对数据驱动计算力学相关专业组成立和学术活动上的支持,介绍了中国学者在该方向上的研究成果,指出此次研讨会对于深化这一领域的科学内涵、拓展研究方向具有非常重要的意义,并预祝大会取得圆满成功。

5月20日上午和5月21日上午,4位院士和5位知名专家学者分别做了大会特邀报告, 并就数据驱动计算力学的关键基础科学问题和重要发展方向进行了深入交流和研讨。

程耿东院士作了题为“基于有限元聚类分析的模型降阶”的大会报告,全面介绍了团队近期发展的数据驱动有限元聚类分析方法和基于该方法的安定性分析模型降阶算法,讲述了其在弹塑性有效性质、屈服面、渐近损伤、超弹性大变形预测等问题上的具体应用,着重介绍了在非周期性边界条件问题求解以及循环变化载荷作用下非均质材料的极限承载力预测问题方面的进展,突破了传统安定性方法因设计变量和非线性约束过多导致无法求解的难题,并对未来重点发展方向进行了展望。

张统一院士作了题为“Materials GPT and Domain Knowledge Guided Machine Learning”的大会报告,详细介绍了Materials GPT的概念,着重讲述了一种专业知识指导的机器学习策略,并给出了其在铁素体-马氏体钢在超临界水中的氧化行为和FeCrAlCoNi基高熵合金在高温下的氧化行为研究中的应用,为材料科学、技术和工程应用发展提供了一类重要方法。

魏悦广院士作了题为“先进材料跨尺度力学行为的计算模拟”的大会报告,聚焦于先进材料及结构的计算力学研究,围绕新理论应用的新方法开拓、新材料体系的多尺度与跨尺度计算方法发展以及精密测量仪器功能的数据化实现三方面目标,详细讲述了从跨尺度力学理论到应用的计算方法、新材料体系的跨尺度关联计算方法,以及压痕硬度跨尺度标度律标定的计算框架,并对先进材料结构数据驱动计算力学的未来发展进行了展望。

何国威院士作了题为“数据驱动的湍流研究”的大会报告,详细介绍了在数据驱动的湍流建模、数据驱动的量纲分析以及融合深度学习的希尔伯特预解分析三方面的工作,着重讲述了数据驱动在湍流模型和计算结果改进方面的研究进展,及其在促进湍流理论分析和计算方法发展方面的作用,并就机器学习在湍流研究的应用进行了总结和展望。

庄茁教授作了题为“数据驱动与力学建模融合的骨缺损重建”的大会报告,详细介绍了数据驱动与力学建模融合的骨缺损重建技术,着重讲述了数据驱动的Micro-CT 影像与临床 CT 影像、多轴应力状态骨样本试验与数值预测模型、骨组织非均质各向异性本构模型等方面工作,实现了物理环境CT影像、虚拟环境等效模量、增材制造点阵设计数字三胞胎,极大地缩短了个性化骨缺损临床治疗周期,为医工融合发展提供了关键技术支撑。

徐鉴教授作了题为“数据驱动动力学模型辨识与高精度力控”的大会报告,系统介绍了自适应-神经网络混合控制算法和利用信息熵对范畴型数据进行特征选择的方法,展示了其基于公共数据的典型应用,并就多物理场引起的多传感器信息融合、数据驱动的动力学建模、复杂环境下基于动力学模型的学习控制等方面的研究方向进行了展望。

唐少强教授作了题为“聚类分析方法研究进展”的大会报告,介绍了团队近年来在自洽/虚拟聚类分析方法上的一些最新进展,重点介绍了虚拟聚类分析方法在贯穿问题、裂纹扩展、弹性动力学谱问题等方面的应用,充分展现了其在此类问题上的高效求解能力,为非均质材料力学性能预测和多尺度分析问题提供了一类高效计算方法。

郭旭教授作了题为“数据驱动的计算力学进展与展望”的大会报告,介绍了近期提出的问题无关机器学习增强的结构分析与优化算法及其最新进展,展示了该算法在任意外载荷和边界条件下不同复杂设计域问题上的普适性,实现了(10亿分辨率、30亿自由度)超大规模三维结构拓扑优化问题桌面机上的高效求解,并对数据驱动计算力学研究深化拓展的重点研究方向进行了展望。

廉艳平教授作了题为“AI驱动的先进结构设计与分析方法”的大会报告,着重从AI 驱动的先进结构优化设计方法和AI 驱动的先进结构分析评价算法两方面汇报了所在团队的系列研究成果,包括轻量化多功能结构优化设计、多样性设计、多尺度分析/CT图像重构/金属增材制造数值模拟等工作,以期为高端工业装备结构迭代升级提供关键技术保障。

5月20日下午和5月21日下午,大会安排了“基于数据驱动的复杂力学行为数值模拟”“基于数据驱动的多尺度/多物理场分析”“基于数据驱动的结构动力学响应分析”“基于数据驱动的制造过程数值模拟”“基于数据驱动的结构优化设计分析”“基于数据驱动的超材料设计”“基于数据驱动的结构不确定性分析”“数据驱动计算力学的数学理论”等专题研讨。

针对此次参会的博士后和学生代表,大会安排了优秀学术报告评选专场报告会,以鼓励青年学者积极从事数据驱动计算力学领域研究。经过与会专家现场评议,遴选出10个优秀学术报告,并由大会主席郭旭教授和清华大学刘彬教授共同在闭幕式上为获奖者颁奖。

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