新闻资讯7

肖恒分享通用数据驱动湍流建模报告

力学与人工智能2026-08-26

AI 摘要

肖恒等：在全国流体力学学术会智能专题研讨会上分享《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》，相关研究来自斯图加特大学，聚焦数据与物理模型融合。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

边鑫：HyDEA加速粘性不可压流动求解

2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。

2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法：物理约束、数据同化与应用》，含多种算法等内容。

该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。

涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。