题目：基于多目标学习的通用湍流模型研究
时间：2026年3月20日 9:30-11:30
地点：365best体育亚洲官网 F201会议室
邀请人：刘应征 教授（叶轮机械研究所）
报告人简介
肖恒，2003年毕业于浙江大学土木系，2009年获美国普林斯顿大学博士学位。2009至2012年在瑞士苏黎世联邦理工学院流体力学研究所从事博士后研究。2013年加入弗吉尼亚理工学院担任助理教授，并于2020年晋升副教授。2022年获德国斯图加特大学“数据驱动流体力学”教授席位 (Chaired Professorship in Data-Driven Fluid Dynamics)。他的主要研究方向是结合传统物理模型与现代数据科学的湍流建模方法。
报告摘要
湍流是经典物理学中的核心难题，同时也是气候预测、航空航天及能源系统等领域中流动预测问题的关键瓶颈。现有湍流模型难以在复杂流动条件下保持普适性。我们提出了一种基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模框架，借助并行张量基神经网络实现不同流动机制之间的自适应预测。该模型在多种代表性流动场景中完成训练，并经过广泛验证。结果表明，模型在典型流动和复杂三维流动中，均表现出优于基准RANS模型的性能，展现出卓越的普适性。本研究展示了统一预测多种流动机制的可行性，向可泛化的湍流建模迈出了重要一步。
学院OA系统
jAccount登录
ENGLISH
地址：上海市东川路800号365best体育亚洲官网闵行校区365best体育亚洲官网
邮编：200240
Email：sjtume@sjtu.edu.cn