【直播】【力学者说系列报告】南方科技大学王建春副教授：基于机器学习的湍流模型研究进展

基于机器学习的湍流模型研究进展

2021年11月20日 10:00

主办方：力学学报

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报告人：

王建春 副教授（南方科技大学）

主持人：

姜宗林 研究员

报告简介

湍流是一种广泛存在于自然界中的复杂流动现象，和航空、航天、大气、海洋、能源、环境等各个领域密切相关。大部分传统的湍流模型使用了较为简单的函数形式。由于湍流的脉动具有不规则性和多尺度性，传统模型的相对误差较大。机器学习方法能够有效地寻找高度非线性、高维度的映射关系，为湍流模型的研究提供了新的思路。报告主要介绍最近几年来机器学习方法在发展湍流模型方面的一部分研究进展。讨论如何用机器学习方法发展精度更高、稳定性更好、适用范围更广的湍流模型，包括基于机器学习的雷诺平均模型和大涡模拟模型。

报告人介绍

王建春，南方科技大学工学院力学与航空航天工程系副教授。《力学学报》青年编委。在2007年和2012年毕业于北京大学工学院，分别获得理论与应用力学专业的理学学士学位和流体力学专业的理学博士学位。2012年至2013年作为培源学者在北京大学应用物理与技术研究中心进行研究工作。2013年至2016年分别在普林斯顿大学和名古屋工业大学进行博士后研究工作。2016年9月至2018年1月在南方科技大学力学与航空航天工程系任助理教授；2018年2月起，任副教授。从事湍流理论与数值模拟、流动稳定性、计算流体力学等方向的研究工作。近年来通过数值模拟研究了可压缩湍流的流动机理，基于湍流的多尺度性质和机器学习方法发展了湍流大涡模拟的高精度亚格子模型。在Journal of Fluid Mechanics、Physical Review Fluids等学术期刊上发表了50多篇SCI论文。

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编辑：苏苗苗

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