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于劍邀請瑞士洛桑聯邦理工學院郭孟武博士學術報告
发布时间:2019-01-04   浏览次数:次

应我院于剑博士邀请,瑞士洛桑联邦理工学院郭孟武博士于2019年1月3日访问北航流体力学所,并于下午3点-4点半在新主楼C708会议室做了题为“计算力学的数据驱动降阶模型研究”(Data-drivenreduced order modeling for computational mechanics)的学术报告。报告由于剑主持,北京航空航天大学师生二十余人听取了学术报告。

郭孟武博士现任瑞士洛桑联邦理工学院(École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL)数学系计算数学与模拟科学实验室(Chair of Computational Mathematics and Simulation Science, MCSS)博士后研究员,清华大学“紫荆学者”。2013年于清华大学获得土木工程学士学位,并获得清华大学优秀本科毕业生,北京市优秀本科毕业生;2017年于清华大学获得土木工程博士学位,并获得清华大学优秀博士论文一等奖,北京市优秀博士毕业生。主要研究兴趣包括:数据驱动降阶建模方法,监督学习在工程与科学计算中的应用,大型结构问题的不确定性量化,有限元分析的后验误差估计等。

現代科學和工程問題越來越多地需要對同一個問題組織大量樣本,例如優化設計、不確度分析、實時分析等。采用傳統的方法成本過高,而降階模型能夠在滿足一定誤差要求的情況下大幅提高獲取樣本的效率。郭孟武博士的報告介紹了如何結合機器學習來構造降階模型。他首先介紹了如何利用高斯過程回歸來實現非侵入式降階模型,並考慮如何減小所需的高精度樣本數。隨後,他將該方法推廣到非定常問題,獲得了比較好的預測效果。郭孟武博士還對今後這一領域的研究方向進行了展望。  

報告結束後,北航師生與郭孟武博士就數據驅動的降階模型進行了深入討論交流,爲進一步國際合作奠定了基礎。

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