报告人：丁陈森 研究员（北京大学）

报告内容：

非平衡动态演化广泛存在于超高速撞击、流固多物理场耦合、增材制造等众多复杂过程，存在时空强相关、强非线性、多尺度跨物理场，特别是突变、跳跃、相变等非平滑行为，传统数值方法存在稳定性与收敛性限制、复杂几何与边界条件处理困难、以及高计算成本与能耗等挑战。现有人工智能算法普遍存在可解释性和可信性不足、依赖海量高质量训练数据、模型训练与推理硬件能耗成本高、对噪声数据和非适定问题的处理能力有限等瓶颈，导致其难以实际落地、支撑重大装备极端复杂环境下大规模多物理场的快速高精分析。本报告将介绍课题组研发的新型智能仿真分析设计架构及应用，该架构兼具强可解释性与可信性，融合领域知识与数据驱动方法，仅需少量数据、极小计算资源和能耗，即可实现非平衡动态演化的高效训练与推理。已在装药点火反应全流程预测、撞击损毁多物理场时空预测等诸多重大工程应用中展现出卓越性能。

报告人简介：

北京大学博雅青年学者，力学与工程科学学院-科学计算与工程智能系 助理教授、研究员、博士生导师，智能平行技术国家级重点实验室建模与仿真室主任。致力于智能计算力学前沿理论、先进算法软件研发及重大工程应用研究。入选JKW海外人才引进计划、教育部海外人才引进计划及英国全球人才计划，主持基金委面上项目、KGJ核科学挑战计划、JKW基础加强基金项目、KGJ智能分析软件项目、科技部重点研发子课题等。以第一/通讯作者在CMAME、Advanced Science等领域顶级SCI期刊发表论文30余篇。研发的算法软件解决了中国工程物理研究院、航空发动机研究院和三峡集团水利工程多个难题，获多个重要单位认可和部署应用。

主持人：袁子峰 研究员（北京大学应用物理与技术研究中心）

时  间：2026年3月19日（周四）12:20

地  点：北京大学工学院1号楼210会议室