计算力学快讯,第9卷,第7期
计算力学快讯简介:本快讯是分享计算力学及相关软件信息的一个交流平台;由河海大学工程与科学数值模拟软件中心、江苏省力学学会信息服务部、中国力学学会计算力学软件专业组、南昌大学航空航天研究院联合主办;免费订阅,自由退订;欢迎各位计算力学同仁的投稿和反馈意见。
投稿信箱:csnewsletter@hhu.edu.cn
过刊浏览与下载:http://jsstam.org.cn/compmech/
订阅或退订邮箱:csnewsletter@hhu.edu.cn
本期内容下载:计算力学快讯2023年第9卷第7期
微信公众号:csnewsletter
合作媒体:计算机辅助工程杂志(微信号:CAEChina)
陆面体科技(微信号:caesky_)
本期目录:
◆新闻报道
现代力学进展学术研讨会暨《力学进展》第六届编委扩大会成功举办
第三十届全国振动与噪声高技术应用学术会议在西安开幕
首届全国数据驱动计算力学研讨会在大连召开
2023国际人工智能会议(IAIC2023)丨扬帆起航
The First Announcement and Call for Papers of the 5th International Conference on Modeling in Mechanics and Materials (CMMM2023)
中国工业与应用数学学会第二十一届年会将于2023年10月12-15日在云南昆明海埂会堂举行
◆学术期刊
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
Computational Mechanics
International Journal for Numerical Methods in Engineering
计算机辅助工程
◆网络精华
国家超算成都中心获批筹建国家级平台
新闻报道
现代力学进展学术研讨会暨《力学进展》
第六届编委扩大会成功举办
(转载自力学进展微信公众号)
https://mp.weixin.qq.com/s/wNTKHM2a9VDMSX8A_DrvEw
2023年6月23日-25日,现代力学进展学术研讨会暨《力学进展》第六届编委扩大会在云南大理成功举办。本次会议由《力学进展》编辑部主办,昆明理工大学协办。来自北京大学、清华大学、天津大学、西北工业大学、北京理工大学、西安交通大学、湖南大学、武汉大学、昆明理工大学、中国科学院力学研究所等30余所国内高校和科研院所的60余位专家学者受邀参会,旨在加强力学学科领域间的学术交流与合作,并探讨《力学进展》期刊进一步发展的举措。
会议开幕式由西北工业大学李玉龙教授主持,国家自然科学基金委员会数理科学部副主任孟庆国研究员,中国科学院力学研究所所长罗喜胜研究员,《力学进展》主编、中国力学学会副理事长戴兰宏研究员,昆明理工大学副校长周峰越教授出席会议并致辞。
孟庆国主任致辞
罗喜胜所长致辞
周峰越副校长致辞
戴兰宏主编致辞
李玉龙副主编主持
会议邀请了中国科学院力学研究所罗喜胜研究员、哈尔滨工业大学(深圳)仲政教授、天津大学汪越胜教授、苏州大学钱跃竑教授、上海交通大学齐颖新教授分别作了题为“激波诱发界面演化的几何效应”“固体氧化物燃料电池的力学交叉问题”“基于数据驱动的高像素声学超表面全息优化设计”“格子玻尔兹曼计算”“力学生物学与血管重建”的邀请报告。
会议报告之后, 戴兰宏主编主持召开了《力学进展》第六届编委扩大会。《力学进展》编辑部主任郭丽雅介绍了期刊的历史、发展及现状;与会编委及学者就期刊建设工作进行了广泛的交流,着重探讨了提升期刊影响力的若干策略的可行性,并就研究方向划分、设立论坛以及宣传方式等进行了讨论。
会议期间,戴兰宏主编作了“学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育”的报告。与会人员赴周保中纪念馆和华中大学西迁纪念馆等红色教育基地参观,重温了我党的光辉历史和艰苦奋斗精神,进行了一次生动形象的党性教育和党风廉政教育。
第三十届全国振动与噪声高技术应用学术会议在西安开幕
(转载自振动噪声控制专委会微信公众号)
https://mp.weixin.qq.com/s/SIvwCyc6wa7arpxIauJ6GA
以“凝聚人才智慧、激发创新能力、坚持学术交流、推广科技成果、跟踪学科前沿、引领学科发展”为宗旨的第三十届全国振动与噪声高技术应用学术会议于2023年6月30日在美丽的古城西安开幕,会期3天。
大会由中国振动工程学会振动与噪声控制专业委员会主办,西安交通大学、西北工业大学、北京东方振动和噪声技术研究所、机械结构强度与振动国家重点实验室、海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室承办,东方智测(北京)科技有限公司、陕西省声学学会、黄河科技学院协办。
大会开幕式由西安交通大学吴九汇教授主持,大会主席、中国振动工程学会副理事长翟婉明院士致开幕辞。出席开幕式的领导和专家有西安交通大学副校长洪军教授,西北工业大学航海学院院长潘光教授,中国船舶第701研究所吴崇建研究员,南京航空航天大学裘进浩教授,国防科技大学智能科学学院温激鸿研究员,西北工业大学海洋研究院杨坤德院长,中国飞机强度研究所黄文超研究员,哈尔滨工程大学靳国永教授,上海交通大学蒋伟康教授,西安交通大学陈天宁教授,中国振动工程学会常务理事、振动与噪声控制专业委员会副主任委员陈克安教授、沈松研究员、向树红研究员、葛剑敏教授、郑玲教授和来自全国的600余位从事振动噪声研究和应用的专家学者。
中国船舶第701研究所吴崇建研究员,西北工业大学杨坤德教授,哈尔滨工程大学靳国永教授,南京航空航天大学裘进浩教授,中国飞机强度研究所黄文超研究员,国防科技大学温激鸿研究员和西安交通大学吴九汇教授分别作了题为《QT系统性声隐身控制的理论难点与研究进展》、《海洋环境噪声建模与应用研究进展》、《船舶动力装置振动噪声主动控制技术进展》、《声学黑洞结构及其在减振降噪中的应用》、《我国航空声学研究---机遇与挑战》、《力学超材料研究进展与减振降噪应用》和《低频振动与噪声控制的超结构技术》的大会报告。
大会设立四个专题会场,将进行48场特邀分会场报告,涉及振动、噪声、结构抗震、环境振动、车辆和各类航行器振动噪声控制、智能传感器、 桥梁健康监测、设备状态远程监测和故障诊断、 大数据和人工智能等多个领域。
本次大会为期3天,来自高等院校、科研院所、国防军工、标准计量、航天航空、兵器工业、核工业、船舶、风电、装备制造、桥梁、土木、建筑、交通、地震、勘测、石油、化工、冶金、建材、水利、电力和环境保护等领域的专家、学者、工程技术人员和学生代表共聚一堂,共同推动学术研究进展、促进学科交叉与合作,引领技术应用和产业发展。
关于振动与噪声控制专委会:
中国振动工程学会振动与噪声控制专委会的主要任务是在中国科协和总会领导下开展学术交流,进行科技咨询,促进振动与噪声技术的发展。本会成立于1987年8月15日,由分布在全国各地区各部门长期从事振动与噪声技术的科研教育和工程技术方面的优秀人才组成,有常务委员及委员112人,多数为教授、副教授、研究员和高级工程师等。他们当中多位担任高等院校、研究所和企业的领导工作。专委会挂靠在北京东方振和噪声技术研究所(以下简称“北京东方所”)。第九届委员会主任委员为上海交通大学蒋伟康教授,秘书长为北京东方所常务副所长沈松博士。
首届全国数据驱动计算力学研讨会在大连召开
(转载自中国力学学会微信公众号)
https://mp.weixin.qq.com/s/22OHME6qlrmyv1AYFr3Edw
2023年5月19~21日,由国家自然科学基金委员会数理科学部、中国力学学会计算力学专业委员会、中国力学学会固体力学专业委员会联合主办,大连理工大学运载工程与力学学部、工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室、北京理工大学先进结构技术研究院、轻量化多功能复合材料与结构北京市重点实验室联合承办的“第一届全国数据驱动计算力学研讨会”在大连成功召开。
本次会议由中国力学学会副理事长、大连理工大学力学系系主任郭旭教授担任主席、北京理工大学廉艳平教授担任副主席、大连理工大学唐山教授担任秘书长。会议得到了学术界与产业界的高度关注和大力支持,吸引了来自115家高等院校、科研院所及企业的700余名代表参会。中国科学院院士、大连理工大学校长贾振元教授,中国科学院院士、俄罗斯科学院外籍院士、大连理工大学程耿东教授,中国科学院院士、香港科技大学讲座教授、上海大学张统一教授,中国科学院院士、中国力学学会副理事长、第十四届全国政协委员魏悦广教授,中国科学院院士、中国力学学会副理事长、中国科学院力学研究所何国威教授以及30余位国家级高层次人才出席了本次研讨会。
会议开幕式由本次研讨会主席郭旭教授主持。大连理工大学校长贾振元院士、国家自然科学基金委员会数理科学部孟庆国主任、中国力学学会副理事长魏悦广院士先后向致辞。
大连理工大学校长贾振元院士对与会嘉宾和各位代表的到来以及各个单位的支持表示热烈欢迎和由衷感谢,指出海量数据的产生和强大算力的提升为科学研究提供了前所未有的机遇,数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现出了勃勃生机。同时,贾校长向与会代表简要介绍了大连理工大学及其力学学科的发展概况,指出自建校以来,大连理工大学在一大批“大国工程”建设、“国之重器”研发中勇于担当,在加速实现中国式现代化的宏伟蓝图中贡献了“大工力量”。
大连理工大学校长贾振元院士致辞
国家自然科学基金委员会数理科学部副主任孟庆国委托郭旭教授代表国家自然科学基金委员会数理科学部对本次研讨会的召开表示了衷心祝贺,强调基于数据驱动、机器学习的全新科学研究范式有望催生一系列颠覆性技术,从而有助于我国抓住新一轮科技革命和产业变革的战略机遇,因此本次研讨会的召开意义非凡,还介绍了近年来基金委在数据驱动计算力学各个层面立项资助的概况,并表示将继续支持数据驱动计算力学研究相关的学术活动,以期为各位专家学者搭建良好的学术交流平台,促进这一新兴方向的快速发展。
魏悦广院士代表中国力学学会对本次会议的召开表示了热烈祝贺。魏院士在致辞中指出数据驱动计算力学目前已成为新时代力学领域的重要研究方向之一,其不仅蕴含众多具有牵引性的基础科学问题,而且有望催生出一系列能够在航空航天、机械制造、先进材料等领域发挥重要作用、具有颠覆性的关键技术。魏院士还介绍了中国力学学会近些年对数据驱动计算力学相关专业组成立和学术活动上的支持,介绍了中国学者在该方向上的研究成果,指出此次研讨会对于深化这一领域的科学内涵、拓展研究方向具有非常重要的意义,并预祝大会取得圆满成功。
中国力学学会副理事长魏悦广院士致辞
5月20日上午和5月21日上午,4位院士和5位知名专家学者分别做了大会特邀报告, 并就数据驱动计算力学的关键基础科学问题和重要发展方向进行了深入交流和研讨。
程耿东院士作大会特邀报告
程耿东院士作了题为“基于有限元聚类分析的模型降阶”的大会报告,全面介绍了团队近期发展的数据驱动有限元聚类分析方法和基于该方法的安定性分析模型降阶算法,讲述了其在弹塑性有效性质、屈服面、渐近损伤、超弹性大变形预测等问题上的具体应用,着重介绍了在非周期性边界条件问题求解以及循环变化载荷作用下非均质材料的极限承载力预测问题方面的进展,突破了传统安定性方法因设计变量和非线性约束过多导致无法求解的难题,并对未来重点发展方向进行了展望。
张统一院士作大会特邀报告
张统一院士作了题为“Materials GPT and Domain Knowledge Guided Machine Learning”的大会报告,详细介绍了Materials GPT的概念,着重讲述了一种专业知识指导的机器学习策略,并给出了其在铁素体-马氏体钢在超临界水中的氧化行为和FeCrAlCoNi基高熵合金在高温下的氧化行为研究中的应用,为材料科学、技术和工程应用发展提供了一类重要方法。
魏悦广院士作大会特邀报告
魏悦广院士作了题为“先进材料跨尺度力学行为的计算模拟”的大会报告,聚焦于先进材料及结构的计算力学研究,围绕新理论应用的新方法开拓、新材料体系的多尺度与跨尺度计算方法发展以及精密测量仪器功能的数据化实现三方面目标,详细讲述了从跨尺度力学理论到应用的计算方法、新材料体系的跨尺度关联计算方法,以及压痕硬度跨尺度标度律标定的计算框架,并对先进材料结构数据驱动计算力学的未来发展进行了展望。
何国威院士作大会特邀报告
何国威院士作了题为“数据驱动的湍流研究”的大会报告,详细介绍了在数据驱动的湍流建模、数据驱动的量纲分析以及融合深度学习的希尔伯特预解分析三方面的工作,着重讲述了数据驱动在湍流模型和计算结果改进方面的研究进展,及其在促进湍流理论分析和计算方法发展方面的作用,并就机器学习在湍流研究的应用进行了总结和展望。
庄茁教授作大会特邀报告
庄茁教授作了题为“数据驱动与力学建模融合的骨缺损重建”的大会报告,详细介绍了数据驱动与力学建模融合的骨缺损重建技术,着重讲述了数据驱动的Micro-CT 影像与临床 CT 影像、多轴应力状态骨样本试验与数值预测模型、骨组织非均质各向异性本构模型等方面工作,实现了物理环境CT影像、虚拟环境等效模量、增材制造点阵设计数字三胞胎,极大地缩短了个性化骨缺损临床治疗周期,为医工融合发展提供了关键技术支撑。
徐鉴教授作大会特邀报告
徐鉴教授作了题为“数据驱动动力学模型辨识与高精度力控”的大会报告,系统介绍了自适应-神经网络混合控制算法和利用信息熵对范畴型数据进行特征选择的方法,展示了其基于公共数据的典型应用,并就多物理场引起的多传感器信息融合、数据驱动的动力学建模、复杂环境下基于动力学模型的学习控制等方面的研究方向进行了展望。
唐少强教授作大会特邀报告
唐少强教授作了题为“聚类分析方法研究进展”的大会报告,介绍了团队近年来在自洽/虚拟聚类分析方法上的一些最新进展,重点介绍了虚拟聚类分析方法在贯穿问题、裂纹扩展、弹性动力学谱问题等方面的应用,充分展现了其在此类问题上的高效求解能力,为非均质材料力学性能预测和多尺度分析问题提供了一类高效计算方法。
郭旭教授作大会特邀报告
郭旭教授作了题为“数据驱动的计算力学进展与展望”的大会报告,介绍了近期提出的问题无关机器学习增强的结构分析与优化算法及其最新进展,展示了该算法在任意外载荷和边界条件下不同复杂设计域问题上的普适性,实现了(10亿分辨率、30亿自由度)超大规模三维结构拓扑优化问题桌面机上的高效求解,并对数据驱动计算力学研究深化拓展的重点研究方向进行了展望。
廉艳平教授作大会特邀报告
廉艳平教授作了题为“AI驱动的先进结构设计与分析方法”的大会报告,着重从AI 驱动的先进结构优化设计方法和AI 驱动的先进结构分析评价算法两方面汇报了所在团队的系列研究成果,包括轻量化多功能结构优化设计、多样性设计、多尺度分析/CT图像重构/金属增材制造数值模拟等工作,以期为高端工业装备结构迭代升级提供关键技术保障。
5月20日下午和5月21日下午,大会安排了“基于数据驱动的复杂力学行为数值模拟”“基于数据驱动的多尺度/多物理场分析”“基于数据驱动的结构动力学响应分析”“基于数据驱动的制造过程数值模拟”“基于数据驱动的结构优化设计分析”“基于数据驱动的超材料设计”“基于数据驱动的结构不确定性分析”“数据驱动计算力学的数学理论”等专题研讨。
针对此次参会的博士后和学生代表,大会安排了优秀学术报告评选专场报告会,以鼓励青年学者积极从事数据驱动计算力学领域研究。经过与会专家现场评议,遴选出10个优秀学术报告,并由大会主席郭旭教授和清华大学刘彬教授共同在闭幕式上为获奖者颁奖。
优秀学术报告颁奖仪式
参会人员合影
会议通知
2023国际人工智能会议(IAIC2023)丨扬帆起航
(转载自泰克赛思TechScience微信公众号)
https://mp.weixin.qq.com/s/MKqUDc4y1k0caR53PvNK3Q
2023国际人工智能会议(IAIC2023)将于11月24日至27日在中国南京举办。结合人工智能的时代浪潮,会议主要围绕“智能信息科学与技术”、“人工智能和智能系统”、“云计算和大数据”、“智能计算和通信技术”等研究领域展开讨论。旨在为该领域的专家学者提供一个分享研究成果、讨论问题与挑战、探索前沿科技的国际合作交流平台。欢迎海内外学者投稿和参会。更多信息请访问会议网站:http://www.iaicconf.com/
会议概况
IAIC2023由Tech Science Press出版社主办,期刊CMC/ IASC/CSSE编辑办公室承办,得到了电子科技大学,暨南大学,南京航空航天大学等高校及相关学院/部门的强力支持。
本次会议邀请了华中科技大学计算机科学与技术学院学术委员会主任金海教授,以及中科院深圳先进技术研究院计算机科学与控制工程学院院长、美国医学与生物工程院院士潘毅教授出任主席。众多海内外高水平学者受邀参与。在此,我们诚挚邀请您赴会发表高见、分享智识、共享学术盛宴。
大会主席
金海,华中科技大学计算机科学与工程学院讲席教授,曾任华中科技大学计算机学院院长。金海于1994年于华中科技大学获得计算机工程博士学位。1996年,他被授予德国学术交流服务奖学金,赴德国开姆尼茨工业大学访学。1998年至2000年,于香港大学工作,1999年至2000年赴南加州大学访学。金海于2001年获得中国国家科学基金的优秀青年奖。金海是IEEE会员、CCF会员和ACM终身会员。撰写书籍20余部,发表论文900余篇。金海的研究兴趣包括计算机结构、并行和分布式计算、大数据处理、数据存储和系统安全。
潘毅,以江苏省理科状元考入清华大学计算机科学与工程系,1982年和1984年分别获得清华大学工学学士学位和硕士学位,1991年获得美国匹兹堡大学计算机科学博士学位。目前担任中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程院院长、讲席教授;美国佐治亚州立大学州校董荣休教授;美国医学与生物工程院院士、英国皇家公共卫生学院院士、乌克兰国家工程院外国院士。主要研究领域是以云计算、大数据分析、人工智能、深度学习等为工具,进行生物信息和医疗信息的研究。在此领域已发表250多篇SCI期刊学术论文,其中100多篇发表在顶尖的IEEE/ACM Transactions/Journals学术期刊上;另在国际学术会议录上发表150多篇学术论文,出版编著了40多本书。潘毅的研究兴趣包括以云计算、大数据分析、人工智能、深度学习等为工具,进行生物信息和医疗信息的研究。
会议主题
Intelligent Information Science and Technology
智能信息科学与技术
· Information retrieval
· Semantic Web
· Human-agent interaction
· Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
Artificial Intelligence and Smart Systems
人工智能和智能系统
· Embedded Knowledge and Intelligent Systems
· Complex Systems and Applications
· Computer Vision
· Computational Intelligence and Soft Computing
· Machine Learning
· Artificial Neural Networks
· Cyber-Physical Systems
Cloud Computing and Big Data
云计算和大数据
· Cloud Computing Architecture and Systems
· Cloud Computing Technologies, Services and Applications
· Cloud Computing and Database
· Big data analytics in the cloud
· Tools and Systems for Big Data
Smart Computing and Communication Technology
智能计算和通信技术
· High-Performance Computing and Smart Grid
· Smart Wireless Sensors and Systems
· Intelligent Communication and Patterning in Smart Cities
· Edge Computing
· Block Chain Technology
· Internet-of-Things
AI Security
人工智能安全
· Adversarial Attacks and Defenses in AI Systems
· Privacy Protection in AI
· Securing AI Models and Data
· AI-enabled Cybersecurity
· Explainability and Transparency in AI Systems
详情请见会议网站http://www.iaicconf.com/?page_id=10540
目前IAIC正在积极申请全文EI检索,同时优秀的会议论文全文可以推荐至Tech Science Press旗下SCI刊物CMC,IASC与CSSE。
The First Announcement and Call for Papers of the 5th International Conference on Modeling in Mechanics and Materials (CMMM2023)
(转载自CMMM2023微信公众号)
https://mp.weixin.qq.com/s/vMFVVUoDZwL41QRmKf4IHw
1.Background and Objectives
The 5th International Conference on Modeling in Mechanics and Materials (CMMM2023) is primarily a platform for academia and professional communities to present the recent advances in the modeling in mechanics and materials, both in small-scale and large-scale, focusing on the understanding and predicting material behaviors through multidisciplinary applications in artificial intelligence, big data, smart construction and smart materials.
2.Key dates
Abstract submission:16 July to 15 August 2023
Abstract acceptance:30 August 2023
Early-bird registration:Before 30 September 2023
Regular registration:1 October to 15 November 2023
3.Minisymposium Tracks
MS-01:
Multiscale Modeling and Optimization of Advanced Intelligent Materials and Structures
MS-02:
Peridynamic Modeling of Material Failure and Fracture
MS-03:
Modeling and Fault Diagnosis of Damages in Structures and Materials
MS-04:
Multiscale Modeling of Advanced Concrete Materials and Structures
MS-05:
Recent Advances on Smart MEE Composites: Testing, Modeling and Simulation
MS-06:
Modeling via Experimental and Numerical Techniques
MS-07:
The Higher-Order Continuum Theory and Its Application
MS-08:
Vibration/Flow Energy Harvesting
MS-09:
Structural Design, Characterization and Optimization for Mechanical Metamaterials
MS-10:
Multiscale/Multiphysics Modeling and Simulation of Advanced Materials and Structures
MS-11:
Recent Semi-analytical Functions and Their Applications
MS-12:
Numerical Methods: Theory and Applications
MS-13:
Acoustic and Elastic Metamaterials
MS-14:
Meshfree and Particle Methods: Recent Advances and Applications
MS-15:
Dynamics and control of advanced composite material beams, plates and shells
MS-16:
Machine Learning-Assisted Structural Optimization
MS-17:
Modeling of Failure of Materials and Structures in Engineering
MS-18:
Minisymposium Proposal: Dynamics and Stability of Nanomaterials and Nanostructures
MS-19:
Advances in the Modelling of Pavement Materials and Structures
MS-20:
Computational Particle Dynamics
MS-21:
Meso-scale modelling for mechanical reliability of advanced materials and structures for harsh applications
MS-22:
The Phase Field Model for Fracture: Theory, Numerics, Applications, and Validation
MS-23:
Multiscale Modeling and Experimental Research on Mechanical Behavior of Nanomaterials
MS-24:
Dynamics and Control of Advanced Materials and Structures
MS-25:
Programmable Mechanical Metamaterials and System Dynamics
MS-26:
Rotor Dynamics: Modeling, Testing, Control and Application
MS-27:
Numerical and Perturbative Method for Composite Material and Structure
MS-28:
Theory and Application of Metamaterials for Wave Energy Manipulation and Energy Absorption
MS-29:
Dynamics and Vibration Control of Lightweight Composite Structures
MS-30:
Multiscale Modeling of Soft Materials
MS-31:
Computational Mechanics in Manufacturing of Composite Structure
MS-32:
Energy Harvesting and Mechanical/Acoustic Metamaterials
MS-33:
Linear/Nonlinear Dynamics of Composite Structures
4.Conference Committee
Honorary Chairman
Kim Meow Liew, City University of Hong Kong, Hong Kong
Conference Chairman
Wei Zhang, Guangxi University, China
Conference Secretariat
Lin-Xin Peng, Guangxi University, China
Bin-Bin Yin, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong
Local Organizing Committee
Jia-Hua Yang, Guangxi University, China
Shan-Long Yao, Guangxi University, China
Yun-Yue Cong, Guangxi University, China
Peng Yu, Guangxi University, China
Yi Zhao, Guangxi University, China
Xiao-Yang Su, Guangxi University, China
Xiao-Dan Teng, Guangxi University, China
Hou-Jun Kang, Guangxi University, China
Scientific Advisory Committee (Tentative)
Narayana R. Aluru, University of Illinois at Urbana-Champaign, USA
Romesh Batra, Virginia Polytechnic Institute and State University, USA
Rene de Borst, University of Glasgow, UK
Jiun-Shyan Chen, University of California, San Diego, USA
Yumin Cheng, Shanghai University, China
Matthew Richard Coop, University College London, UK
Alexander H.-D. Cheng, University of Mississippi, USA
Xiqiao Feng, Tsinghua University, China
Huajian Gao, Brown University, USA
Xu Guo, Dalian University of Technology, China
Venkatesh Kodur, Michigan State University, USA
Hua Li, Nanyang Technological University, Singapore
Shaofan Li, University of California, Berkeley, USA
Chee Wah Lim, City University of Hong Kong, Hong Kong
Wing Kam Liu, Northwestern University, USA
Zishun Liu, Xi’an Jiaotong University, China
Siu Ming Lo, City University of Hong Kong, Hong Kong
Yiu Wing Mai, University of Sydney, Australia
Herbert Mang, Vienna University of Technology, Austria
Perumal Nithiarasu, Swansea University, UK
Eugenio Onate, Universitat Politecnica de Catalunya, Spain
Erian Pan, University of Akron, USA
Manolis Papadrakakis, National Technical University of Athens, Greece
Timon Rabczuk, Bauhaus-Universitat Weimar, Germany
Junuthula N. Reddy, Texas A&M University, USA
Hui Shen Shen, Shanghai Jiaotong University, China
Bohua Sun, Cape Peninsula University of Technology, South Africa
Chien Ming Wang, National University of Singapore, Singapore
Dongdong Wang, Xiamen University, China
Guowei Wei, Michigan State University, USA
Jian Xiong, Harbin Institute of Technology, China
Qingsheng Yang, Beijing University of Technology, China
Yeong-Bin Yang, Chongqing University, China
Kwok Kit Richard Yuen, City University of Hong Kong, Hong Kong
Lin Ye, University of Sydney, Australia
Lu-Wen Zhang, Shanghai Jiao Tong University, China
Qing Zhang, Hehai University, China
Yapu Zhao, University of Chinese Academy of Sciences, China
Xiaoying Zhuang, Leibniz University Hannover, Germany
Technical Program Committee (Tentative)
Adesola S. Ademiloye, Swansea University, UK
Xiaoqiao He, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong
Yuncheng He, Guangzhou University, China
Wei Hong, Southern University of Science and Technology, China
Xiaodong Huang, Swinburne University of Technology, Australia
Liaoliang Ke, Beijing Jiaotong University, China
Xin Lai, Wuhan University of Technology, China
Cheng Li, Changzhou Institute of Technology, China
Fengming Li, Harbin Engineering University, China
Haitao Li, Nanjing Forestry University, China
Xiaoyan Li, Tsinghua University, China
Chunchuan Liu, Harbin Engineering University, China
Lisheng Liu, Wuhan University of Technology, China
Mou-Bin Liu, Peking University, China
Xia Liu, Beijing University of Technology, China
Zhanli Liu, Tsinghua University, China
Shuai Mo, Guangxi University, China
Lin Peng, Southwest Jiaotong University, China
Leong Hien Poh, National University of Singapore, Singapore
Yongxing Shen, Shanghai Jiao Tong University, China
Zhiguang Song, Harbin Engineering University, China
Yuzhou Sun, Zhongyuan University of Technology, China
Zhimei Sun, Beihang University, China
De-Cheng Wan, Shanghai Jiao Tong University, China
Dongdong Wang, Xiamen University, China
Fei Wang, Southern University of Science and Technology, China
Hao Wang, Southeast University, China
Hui Wang, Henan University of Technology, China
Jinbao Wang, Zhejiang Ocean University, China
Lifeng Wang, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China
Quan Wang, Southern University of Science and Technology, China
Liang Xia, Huazhong University of Science and Technology, China
Ping Xiang, Central South University, China
Yingjie Xu, Northwestern Polytechnical University, China
Weian Yao, Dalian University of Technology, China
Xiao-Dong Yang, Beijing University of Technology, China
Xiaoyu Yang, Chinese Academy of Sciences, China
Hong-Ling Ye, Beijing University of Technology, China
Weisheng Zhang, Dalian University of Technology, China
Wei Zhang, Beijing University of Technology, China
Lin Zhao, Tongji University, China
Aman Zhang, Harbin Engineering University, China
Hui Zhang, Beijing Normal University, China
Yufei Zhang, Guangxi University, China
Shengxi Zhou, Northwestern Polytechnical University, China
Zhenhuan Zhou, Dalian University of Technology, China
5.Registration
6.Contact
Website:https://www.bagevent.com/event/8504415
Abstract Submission Email: CMMM202312@163.com
中国工业与应用数学学会第二十一届年会将于
2023年10月12-15日在云南昆明海埂会堂举行
(转载自微信群通知微信公众号)
https://meeting.csiam.org.cn/#/2023/
中国工业与应用数学学会第二十一届年会(CSIAM 2023)将于2023年10月12-15日在云南昆明海埂会堂召开。本次会议由中国工业与应用数学学会主办,云南师范大学承办。
会议旨在交流工业与应用数学各研究方向的最新学术进展及其在产业界的应用成果,并结合工业中急需解决的关键问题和难点问题,展开广泛的学术交流和讨论。本届年会学术形式包括大会邀请报告、主题讨论会、论坛等。此外,会议期间还将召开会员代表大会、理事大会、常务理事会议等。
中国工业与应用数学学会年会是会员的盛大聚会,为广大应用数学工作者、学生及爱好者提供了良好的交流平台。年会倡导“创新、求实、开放、自由”的科学态度;鼓励应用数学与相关交叉学科的融合与发展;力争促进应用数学的教育与研究,促进应用数学的普及与推广,促进工业与应用数学的繁荣与发展。
热忱欢迎广大会员和国内外从事工业与应用数学及相关领域研究的同行,踊跃参加本届年会。
期待十月与您相会昆明!
附:邀请报告人
柏兆俊,美国加州大学戴维斯分校计算机科学系数学系杰出教授,劳伦斯伯克利国家实验室计算机科学家。博士毕业于复旦大学,之后于美国纽约大学Courant数学研究所进行博士后研究。主要研究方向为线性代数算法设计与分析、数学软件工程及其在计算科学与工程中的应用、数据科学,同时还参与了许多协同项目,如LAPACK。现任《ACM Transactions on Mathematical Software》联合主编,《Journal of Computational Mathematics》、《Science China Mathematics》等期刊编委。还曾任《SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 》副主编,IEEE IPDPS副主席等职务。他是SIAM会士。
董彬,北京大学,北京国际数学研究中心长聘教授、国际机器学习研究中心副主任、国家生物医学成像科学中心研究员,北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长。2003年本科毕业于北京大学数学科学学院、2005年在新加坡国立大学数学系获得硕士学位、2009年在美国加州大学洛杉矶分校数学系获得博士学位。博士毕业后曾在美国加州大学圣迭戈分校数学系任访问助理教授、2011-2014年在美国亚利桑那大学数学系任助理教授,2014年底入职北京大学。主要研究领域为科学计算、机器学习及其在计算成像和数据分析中的应用。现任期刊《Inverse Problems and Imaging》编委、《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》、《Journal of Computational Mathematics》、《Journal of Machine Learning》副主编。2014年获得求是杰出青年学者奖,2022年受邀在世界数学家大会(ICM)做45分钟报告。
雷震,复旦大学数学科学学院教授、院长,中国工业与应用数学学会副理事长,《中国数学年刊》副主编。雷震的主要研究领域是流体力学中的偏微分方程及非线性波动方程解的定性理论及应用,他提出了强零条件的概念,发现了不可压流体的非线性内蕴强退化结构,建立了二维不可压弹性力学方程组经典解的整体稳定性理论,并在Navier-Stokes方程组解的部分正则性理论和轴对称古代解的Liouville性质、非线性Klein-Gordon方程的能量级联理论等方面做出了重要贡献。曾获国家自然科学二等奖、科学探索奖、上海市科技精英、上海市自然科学牡丹奖等荣誉,曾入选国家级高层次人才计划及项目等。
刘歆,中国科学院数学与系统科学研究院“冯康首席研究员”,博士生导师,计算数学与科学工程计算研究所副所长。刘歆2004年本科毕业于北京大学数学科学学院;并于2009年在中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位。主要研究方向包括流形优化、分布式优化及其在材料计算、大数据分析和机器学习等领域的应用。刘歆于2016年获得国家优秀青年科学基金;2016年获得中国运筹学会青年科技奖;2020年获得中国工业与应用数学学会应用数学青年科技奖;2021年获得国家杰出青年科学基金。现担任Mathematical Programming Computation、Journal of Computational Mathematics、Journal of Industrial and Management Optimization等国内外期刊编委;中国运筹学会常务理事,中国工业与应用数学会副秘书长。
鲁剑锋,杜克大学教授。2005 年本科毕业于北京大学数学科学学院,2009年在普林斯顿大学获应用数学博士学位。毕业后在纽约大学柯朗研究所担任柯朗讲师 (Courant Instructor),自2012年起一直在杜克大学工作,2020年晋升教授。其研究涵盖应用与计算数学多个领域,在电子结构模型,多尺度算法,非绝热化学动力学,随机采样算法,高维偏微分方程,机器学习等各领域均有杰出贡献。其主要学术贡献包括:从电子结构理论出发,建立微观与宏观固体模型的严格联系;提出若干电子结构计算的快速算法; 设计并分析高维偏微分方程的数值算法; 以及机器学习算法的理论分析等等。
鲁剑锋于2013年获得斯隆研究基金奖,2015年获得美国国家科学基金委CAREER奖,2017年获得IMA数学及其应用奖,2023年荣获冯康科学计算奖并当选美国数学会会士。
汤涛,计算数学家,教育部长江学者讲座教授,中国科学院院士,欧洲科学院院士。曾任香港浸会大学理学院院长,南方科技大学副校长,现为北京师范大学—香港浸会大学联合国际学院校长。主要从事计算数学研究, 研究内容包括微分方程自适应算法、高精度算法。2018年,被国际数学家大会邀请作45分钟报告。担任多个国际数学期刊主编或编委,荣获冯康科学计算奖、教育部自然科学奖、国家自然科学奖等多项奖励。长期致力于数学文化的普及和推广,创办《数学文化》并担任联合主编。
徐宗本,中国科学院院士,数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要基础;发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理,解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出分布式微剂量CT、超快核磁共振成像(MRI)等创新数学理论,为新一代智能型医学影像设备研发提供了基础原理与技术。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、陕西省最高科技奖、国际IAITQM理查德.普莱斯(Richard Price)数据科学奖、陈嘉庚科学奖、华罗庚数学奖、苏步青应用数学奖;在2010年世界数学家大会上作45分钟特邀报告。
曾任西安交通大学副校长。现任人工智能与数字经济广东省实验室(广州)主任、西安交通大学西安数学与数学技术研究院院长、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任,为国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能开放创新平台及战略咨询委员会委员。
闫桂英,中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院大学教授、博士生导师,中国科学院国家数学与交叉科学中心副主任、中国工业与应用数学学会(CSIAM)副理事长,主要从事图理论及应用研究,研究内容包括图的极值理论研究,图网络理论与算法在生物信息与通信领域的应用。
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
(2023年,第413卷)
IYDSE: Ameliorated Young’s double-slit experiment optimizer for applied mechanics and engineering
Gang Hu, Yuxuan Guo, Jingyu Zhong, Guo Wei
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004578252300186X
Machine-learning assisted topology optimization for architectural design with artistic flavor
Weisheng Zhang, Yue Wang, Zongliang Du, Chang Liu, Sung-Kie Youn, Xu Guo
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523001652
Finite strain topology optimization with nonlinear stability constraints
Guodong Zhang, Kapil Khandelwal, Tong Guo
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002438
XFEM for multiphysics analysis of edge dislocations with nonuniform misfit strain: A novel enrichment implementation
Neha Duhan, B.K. Mishra, I.V. Singh
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002037
Crack growth in homogeneous media using an adaptive isogeometric fourth-order phase-field model
Yicong Li, Tiantang Yu, Chen Xing, Sundararajan Natarajan
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002463
L. Beaude, F. Chouly, M. Laaziri, R. Masson
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002487
Hung Thanh Tran, Tinh Quoc Bui, Nobuhiro Chijiwa, Sohichi Hirose
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002475
Chao Wang, Zhi Zhao, Xiaojia Shelly Zhang
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523001895
New aspects of the CISAMR algorithm for meshing domain geometries with sharp edges and corners
Salil Pai, Anand Nagarajan, Mingshi Ji, Soheil Soghrati
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002359
Stabilized cut discontinuous Galerkin methods for advection–reaction problems on surfaces
Tale Bakken Ulfsby, André Massing, Simon Sticko
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523002335
Computational Mechanics
(2023年,第72卷,第1期)
Special issue of computational mechanics on machine learning theories, modeling, and applications to computational materials science, additive manufacturing, mechanics of materials, design and optimization
Wing Kam Liu, Miguel A. Bessa, Francisco Chinesta, Shaofan Li & Nathaniel Trask
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02337-4
Adaptive spatiotemporal dimension reduction in concurrent multiscale damage analysis
Shiguang Deng, Diran Apelian & Ramin Bostanabad
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02299-7
Julien YvonnetQi-Chang He & Pengfei Li
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02326-7
Deep learning and multi-level featurization of graph representations of microstructural data
Reese JonesCosmin Safta & Ari Frankel
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02300-3
Dana Bishara & Shaofan Li
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02276-0
Ruben Villarreal, Nikolaos N. Vlassis, Nhon N. Phan, Tommie A. Catanach, Reese E. Jones, Nathaniel A. Trask, Sharlotte L. B. Kramer & WaiChing Sun
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02335-6
Physics-informed machine-learning model of temperature evolution under solid phase processes
Ethan King, Yulan Li, Shenyang Hu & Eric Machorro
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02289-9
A Bayesian regularization network approach to thermal distortion control in 3D printing
Yuxi Xie, Boyuan Li, Chao Wang, Kun Zhou, C. T. Wu & Shaofan Li
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02270-6
Efficient multiscale modeling of heterogeneous materials using deep neural networks
Fadi Aldakheel, Elsayed S. Elsayed, Tarek I. Zohdi & Peter Wriggers
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02324-9
An introduction to kernel and operator learning methods for homogenization by self-consistent clustering analysis
Owen Huang, Sourav Saha, Jiachen Guo & Wing Kam Liu
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02331-w
Zihan Wang, Weikang Xian, Ying Li & Hongyi Xu
https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02328-5
International Journal for Numerical Methods in Engineering
(2023年,第124卷,第12期)
An explicit phase field material point method for modeling dynamic fracture problems
Zhixin Zeng, Ruichen Ni, Xiong Zhang, Yan Liu
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7231
A novel univariate dimension-reduction based interval finite element method for static response prediction of uncertain structures
Heng Zhao, Feng Li, Qianhui Xu, Chunyan Pei
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7225
Two 8-node quadrilateral unsymmetric elements with different incompatible modes immune to severe distortion
Yuan-Fan Yang, Ying-Qing Huang, Ji-Zhen Wang, Xiao-Chuan Liu, Hai-Bo Chen
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7226
Spatial and temporal constraints of the cohesive modeling: A unified criterion for fluid-driven fracture
Quan Wang, Hao Yu, WenLong Xu, ChengSi Lyu, JiaNing Zhang, Marembo Micheal, HengAn Wu
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7227
Deep capsule encoder–decoder network for surrogate modeling and uncertainty quantification
Akshay Thakur, Souvik Chakraborty
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7228
Space and chaos-expansion Galerkin proper orthogonal decomposition low-order discretization of partial differential equations for uncertainty quantification
Peter Benner, Jan Heiland
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7229
Stress-constrained topology optimization of structures subjected to nonproportional loading
Gunnar Granlund, Mathias Wallin, Daniel Tortorelli, Seth Watts
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7230
The simple shifted fracture method
Kangan Li, Antonio Rodríguez-Ferran, Guglielmo Scovazzi
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7232
A multifield coupled thermo-chemo-mechanical theory for the reaction-diffusion modeling in photovoltaics
Zeng Liu, Pietro Lenarda, Jose Reinoso, Marco Paggi
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7233
An hp-adaptive multi-element stochastic collocation method for surrogate modeling with information re-use
Armin Galetzka, Dimitrios Loukrezis, Niklas Georg, Herbert De Gersem, Ulrich Römer
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7234
(2023年,第1期)
https://navi.cnki.net/knavi/journals/JSFZ/detail?uniplatform=NZKPT
工程数值仿真与CAE算法
基于动力学演化的试验设计表
赵悦琳;胡钊晖;吴锋;邓琎;李再参;钟万勰;
单颗螺栓预紧力损失影响因素
黄路;左昊;彭宁;袁天勋;韩佳;
考虑缺陷的某非金属阀体结构仿真与工艺改进
盛云;齐军
基于路谱的车辆侧防护栏随机振动疲劳分析
毕朋飞;余显忠;黄晖;邱星
基于SPH方法的汽车涉水仿真及部件强度优化
刘杨;程凯;邹婷;付杰
飞沫污染物在轿车车室内的传播
张晋哲;陈硕
基于打水漂原理的水面滑翔装置仿真分析
黄敏慧;周仕明;李道奎;周旋
基于有限质点法的薄壳结构非线性屈曲分析
任育辉;濮嘉铭;刘龙
基于Code_aster的拱坝数字孪生健康评估平台开发
林咸志;罗增浤;许正;闵皆昇;曹传波;赵权
改进YoloV5的行人检测算法
曹海涛;邓小颖;张梦;张剑云;贺翔;朱金荣
基于Abaqus的托换结构受力性能分析
岳庆霞;张鑫
四肢楔形格构式轴心受压构件的计算长度系数
刘庆天;林冰
ARIMA方法预测吹填软基沉降的适用性
孙长帅;王基文;于天文;谭芳;宋志鑫;李敏;魏焕卫
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=CLKp6s-dSbXyCHj1CMdJ6Xfv2_9gab2lmevDuDJiml7fxV-cgMo9u4zeI30RH1blwdTi0JTdGJA9rjpe-s9p94SFS1QkDkLbLtaiwSa1Ssmzy1A3yoYW6A==&uniplatform=NZKPT
部分期刊近期目录
Advances in Engineering Software, Vol.183, September 2023
https://www.sciencedirect.com/journal/advances-in-engineering-software/vol/183/suppl/C
Finite Elements in Analysis and Design, Vol.222, 15 September 2023
https://www.sciencedirect.com/journal/finite-elements-in-analysis-and-design/vol/222/suppl/C
International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol.95.7, July 2023
https://onlinelibrary.wiley.com/toc/10970363/2023/95/7
Journal of Computational Physics, Vol.484, 1 July 2023
https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-computational-physics/vol/484/suppl/C
网络精华
国家超算成都中心获批筹建国家级平台
(转载自科学网)
https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/504887.shtm
科技日报讯 (王玉丫 陈科 实习记者李诏宇)7月14日记者获悉,科技部发布了国家新一代人工智能公共算力开放创新平台的批复通知。国家超级计算成都中心获批成为筹建国家新一代人工智能公共算力的开放创新平台之一。
为贯彻落实《国家新一代人工智能发展规划》,科技部于去年启动了国家新一代人工智能公共算力开放创新平台推荐申报工作。本次共批复国家超算成都中心等16个平台建设国家新一代人工智能公共算力开放创新平台(筹)。
国家超算成都中心相关负责人表示,该中心建设了人工智能技术孵化实验场,打造了多元化产品生态,自研了ChipSum基础性能可移植框架和可实现性能可移植的AI基础算子库;联合百度研发了国产蛋白结构预测模型Helixfold,并且即将推出用于人工智能分子对接研究的超大规模蛋白分子对接数据集;联合成都晓多科技有限公司推出了电商智能客服行业大模型XPT;成功适配了ChatGLM2等多种主流开源模型的预训练和微调程序,可满足不同行业和场景的应用需求。此外,国家超算成都中心还参与了智慧蓉城AI平台的建设,为智慧蓉城的AI应用提供算力支持。
该负责人表示,目前,成都超算中心已经和超1000多个用户建立了合作,为用户提供多元算力资源、软件开发适配、人才联合培养、科研项目协同攻关、计算产业孵化推广等服务,涵盖基础科学、人工智能、城市治理等30余个领域,累计完成作业数超4100万个。未来,国家超算成都中心人工智能公共算力开放创新平台将会进一步参与我国人工智能算力网络建设。