研究方向

基于物理约束的神经网络的热对流反演方法研究 本项目关注于如何使用最前沿的深度学习算法-物理约束的神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)构建流体及传热的偏微分方程，进而根据流场及热场的输入信息，对典型的热对流中感兴趣的物理量进行流场及温度场反演。

 

相关学科

物理学

关键词

神经网络、热对流、流场

 

科研导师

X. X

• 目前在墨尔本大学进行博后工作，墨尔本大学博士，硕士就读于同济大学桥梁系，本科毕业于湖南大学土木系；
• 主要的研究领域有：机器学习在科学计算中的应用，湍流建模，结构风工程；
• 澳大利亚流体力学会员，中国力学学会会员，参与国内外多个研究项目。

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。

 

 

了解更多详情

请扫描二维码

关注「有方背景提升」