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机器学习在力学模拟与控制中的应用专题序

王建春 晋国栋

王建春, 晋国栋. 机器学习在力学模拟与控制中的应用专题序. 力学学报, 2021, 53(10): 2613-2615 doi: 10.6052/0459-1879-21-501
引用本文: 王建春, 晋国栋. 机器学习在力学模拟与控制中的应用专题序. 力学学报, 2021, 53(10): 2613-2615 doi: 10.6052/0459-1879-21-501
Wang Jianchun, Jin Guodong. Preface of theme articles on applications of machine learning to simulations and controls in mechanics. Chinese Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 2021, 53(10): 2613-2615 doi: 10.6052/0459-1879-21-501
Citation: Wang Jianchun, Jin Guodong. Preface of theme articles on applications of machine learning to simulations and controls in mechanics. Chinese Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 2021, 53(10): 2613-2615 doi: 10.6052/0459-1879-21-501

机器学习在力学模拟与控制中的应用专题序

doi: 10.6052/0459-1879-21-501
详细信息
    作者简介:

    王建春, 副教授, 主要研究方向: 湍流和计算流体力学. E-mail: wangjc@sustech.edu.cn

    晋国栋,研究员,主要研究方向:两相湍流和大涡模拟方法. Email: gdjin@lnm.imech.ac.cn

Preface of Theme Articles on Applications of Machine Learning to Simulations and Controls in Mechanics

  • 摘要: 为了改进机器学习方法在力学问题中的应用效果, 并提高该方法的预测精度、计算效率和泛化能力, 需要回答一些基本问题, 包括: (1)如何从数据中系统地学习抽象的力学规律和本构关系? (2)如何将物理原理和机器学习有效地结合在一起? (3)如何提升模型的鲁棒性和泛化能力? (4)如何大幅度地提升复杂力学系统的模拟效率? (5)针对多尺度或高维度的力学系统, 如何构造可靠、高效的降阶模型? (6)如何系统地提升对大型设计空间的快速搜索能力? 围绕上述这些重要的问题, 《力学学报》组织了《机器学习在力学模拟与控制中的应用》这一专题. 由于篇幅限制, 该专题包含了3篇综述论文和7篇研究论文, 从一个侧面反映了国内科研人员在该方向上的一部分最新研究进展, 供读者参考.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-09-30
  • 录用日期:  2021-10-04
  • 网络出版日期:  2021-10-04

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