研究方向

基于有限元法与机器学习的航空机翼简化模型优化 本项目关注于通过传统有限元法与机器学习算法的结合进行机翼二维简化模型的尺寸优化。通常的优化算法要求大量的算力来得到合理的结果，而传统有限元数值方法所需要的大量计算时间并不符合优化问题中的时间需求。在本项目中，通过将三维空间中的客机机翼进行降维处理，使用所得到的二维简化机翼模型来实现降低计算成本。进一步的，通过引入机器学习算法生成代理模型对有限元法的代理模型，可以实现对数值模型的快速预测。本文的目的在于结合上述方法与数学优化模型，来实现对机翼尺寸的优化，使其在重量恒定的情况下获得最大的强度。

 

相关学科

航空，航天科学技术、机械工程

 

科研导师

H. L

• 帝国理工学院航空航天专业博士，Structural Integrity & Health Monitoring研究组员；
• 师从世界断裂损伤力学大会主席，计算力学专家Prof. M.H. Aliabadi；
• 研究方向为计算力学与航空结构，机器学习在传统力学中的应用，航空学，复合材料力学，理论力学与工程力学；
• 发表SCI论文5篇，固体力学顶刊IJSS一篇（第一作者），复合材料顶刊Composite structures一篇（第一作者）。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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