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IUTAM “流体数据同化”研讨会在北京举办

发布日期:2024年09月03日

2024年8月21日至24日,由国际理论与应用力学联盟(IUTAM)主办、和北京理工大学协办的“流体数据同化”研讨会在北京成功举办。遵照IUTAM要求,会议参与人数控制在百人以内,来自13个国家和地区的近百位学者齐聚一堂,共同探讨流体力学与数据科学的融合、创新与突破。

研讨会由北京理工大学长江学者特聘教授毛雪瑞主持。他表示,希望通过协办本次研讨会,深化国内外学者间的交流与合作,推动流体力学与数据技术的深度融合,服务科技前沿和国家需求。

开幕式上,中国科学院院士、副理事长何国威致辞。他指出,数据同化是当代前沿重要技术,具有极大的应用价值,为流体力学领域注入新的观念,并为复杂、混沌流动问题提供新的研究方法和解决思路。

按照IUTAM规定,会议以特邀报告的形式进行,来自英国剑桥大学、日本东京大学、意大利热那亚大学、瑞典皇家理工学院、德国斯图加特大学、清华大学、北京大学、上海交通大学等单位的19位国内外知名专家作专题报告,内容涵盖了基于数据的湍流建模、最优扰动分析、主动流动控制、多精度融合等流体力学领域前沿课题。

香港理工大学温志湧教授作题目为“Graph-based Deep Learning Method for Rapid Predicting Aerodynamics of Golf Ball”的专题报告。

上海交通大学廖世俊教授作题目为“Clean Numerical Experiment of 2D Turbulent Kolmogorov Flow”的专题报告。

意大利热那亚大学Jan Oscar Pralits 教授作题目为“Methods and Applications for Efficient Solution of Large Optimal Control Problems”的专题报告。

哈尔滨工业大学(深圳)Bernd R. Noack教授作题目为“Taming Turbulent Separation--From Local Actuation to Distributed Smart Skin Control”的专题报告。

北京大学李存标教授作题目为“A New Production Path for Original Turbulence in the Boundary Layer”的专题报告。

哈尔滨工业大学(深圳)周裕教授作题目为“Reynolds Number Effect and Scaling of a Hybrid-Al-controlled Turbulent Jet”的专题报告。

上海交通大学刘应征教授作题目为“Measurement and Data Assimilation of Turbulent Flows”的专题报告。

剑桥大学Matthew Juniper教授作题目为“Machine Learning Directly into Physics-Based Models:The Elephant in the Room”的专题报告。

瑞典皇家理工学院Ricardo Vinuesa教授作题目为“Explaining and Controlling Turbulent Flows through Deep Learning”的专题报告。

斯图加特大学肖恒教授作题目为“Learning Turbulence Models from Data: A Unified Perspective of Data Assimilation and Machine Learning”的专题报告。

清华大学许春晓教授作题目为“Inflow and Off-Wall Turbulence Generation for Eddy-Resolving Simulation of Wall Turbulence”的专题报告。

南方科技大学万敏平教授作题目为“Reconstruction of Turbulent Boundary Layer Flows: from Physical Modelling to Machine Learning”的专题报告。

北京大学杨越教授作题目为“Designing Turbulence with Entangled Vortices” 的专题报告。

西北工业大学张伟伟教授作题目为“Data Assimilation for Turbulent Machine Learning”的专题报告。

西安交通大学宗豪华作题目为“Towards Active Flow Control with Intelligent Plasma Actuators”的专题报告。

中国科学院力学研究所王士召研究员作题目为“Optimal Sensor Placement for Data Assimilation Using Gradient-Weighted Class Activation Mapping”的专题报告。

中国科学院工程热物理研究所杜娟研究员作题目为“Application of Artificial Intelligence in Turbomachinery Aerodynamic Design and Flow Field Prediction”的专题报告。

东京大学Yosuke Hasegawa教授作题目为“Estimation Complex Turbulent Flows based on Limited Measurement Data”的专题报告。

北京理工大学毛雪瑞教授作题目为“Data Assimilation in Incompressible Fluid Flow”的专题报告。

作为IUTAM首届“流体数据同化”研讨会,此次会议标志着流体力学学科与数据科学间的深度交叉与融合。随着数据同化技术的不断发展,流体力学技术壁垒的不断打破,流体数据同化有望在学科前沿问题和工程应用中发挥重要作用。

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