自然基金課題申報(bào)書(shū)格式一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：XX大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在探究復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，結(jié)合傳統(tǒng)物理模型與深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建能夠描述系統(tǒng)非線性、非平衡態(tài)特性的混合建模框架。研究核心聚焦于流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)中的能量耗散與模式形成過(guò)程，通過(guò)解析力學(xué)方程與統(tǒng)計(jì)力學(xué)原理，建立系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)關(guān)系，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和變分自動(dòng)編碼器（VAE）捕捉系統(tǒng)在時(shí)空域的復(fù)雜時(shí)空模式。擬采用拉格朗日-歐拉混合描述方法，結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制策略，解析系統(tǒng)在臨界狀態(tài)附近的分岔行為與混沌特征。預(yù)期通過(guò)多物理場(chǎng)耦合模擬，揭示能量在微觀粒子與宏觀場(chǎng)之間的傳遞規(guī)律，并發(fā)展一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式。項(xiàng)目將開(kāi)展數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，重點(diǎn)分析系統(tǒng)在參數(shù)空間中的分岔圖與相空間重構(gòu)，預(yù)期獲得一套包含系統(tǒng)演化規(guī)律的知識(shí)圖譜，并開(kāi)發(fā)開(kāi)源代碼庫(kù)以支持相關(guān)領(lǐng)域研究。研究成果不僅為理解復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)提供新視角，也為優(yōu)化能源轉(zhuǎn)化效率、流體控制等工程應(yīng)用奠定理論基礎(chǔ)。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題及研究的必要性

復(fù)雜系統(tǒng)理論作為連接物理學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的交叉領(lǐng)域，近年來(lái)得到了快速發(fā)展。特別是在多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的交叉融合方面，研究取得了顯著進(jìn)展。多尺度物理模型能夠精確描述系統(tǒng)在微觀和宏觀尺度上的物理規(guī)律，而深度學(xué)習(xí)算法則擅長(zhǎng)從海量數(shù)據(jù)中挖掘復(fù)雜模式和非線性關(guān)系。然而，現(xiàn)有研究仍存在以下問(wèn)題：首先，單一物理模型往往難以捕捉復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多場(chǎng)耦合條件下的非線性動(dòng)力學(xué)行為，尤其是在系統(tǒng)接近臨界點(diǎn)時(shí)，傳統(tǒng)模型的預(yù)測(cè)能力顯著下降。其次，深度學(xué)習(xí)算法雖然能夠處理高維數(shù)據(jù)，但其物理可解釋性較差，難以與物理模型建立有效耦合，導(dǎo)致模型泛化能力受限。此外，現(xiàn)有研究多集中于單一物理場(chǎng)或單一算法的應(yīng)用，缺乏對(duì)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的系統(tǒng)性研究。

在復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域，流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)是一個(gè)典型的研究對(duì)象。該系統(tǒng)涉及流體力學(xué)、固體力學(xué)、材料科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的交叉，其動(dòng)態(tài)演化過(guò)程具有高度的非線性、非平衡態(tài)特性。例如，在航空航天領(lǐng)域，飛行器氣動(dòng)彈性問(wèn)題是流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的一個(gè)典型應(yīng)用，其涉及到飛行器在高速氣流中的振動(dòng)與顫振問(wèn)題。在能源領(lǐng)域，水輪機(jī)內(nèi)部的流體-結(jié)構(gòu)耦合振動(dòng)問(wèn)題直接關(guān)系到能源轉(zhuǎn)換效率。然而，現(xiàn)有研究往往采用單一物理模型或簡(jiǎn)化算法來(lái)描述系統(tǒng)行為，難以準(zhǔn)確捕捉系統(tǒng)在多尺度、多場(chǎng)耦合條件下的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性。此外，實(shí)驗(yàn)研究的成本高昂且難以重復(fù)，導(dǎo)致理論模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間存在較大差距。

因此，開(kāi)展基于多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)結(jié)合傳統(tǒng)物理模型與深度學(xué)習(xí)算法，可以構(gòu)建能夠描述系統(tǒng)非線性、非平衡態(tài)特性的混合建?？蚣?，從而更準(zhǔn)確地捕捉系統(tǒng)在多尺度、多場(chǎng)耦合條件下的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為。此外，通過(guò)發(fā)展一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式，可以推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，并為相關(guān)工程應(yīng)用提供理論支撐。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，還具有顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。

從學(xué)術(shù)價(jià)值來(lái)看，本項(xiàng)目將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，為理解復(fù)雜系統(tǒng)的非線性、非平衡態(tài)特性提供新視角。通過(guò)結(jié)合多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法，本項(xiàng)目將發(fā)展一套混合建?？蚣埽軌蚋鼫?zhǔn)確地捕捉系統(tǒng)在多尺度、多場(chǎng)耦合條件下的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為。這將有助于深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)機(jī)制的理解，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供新的理論和方法。此外，本項(xiàng)目還將促進(jìn)多學(xué)科交叉融合，推動(dòng)物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的交叉研究，為復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。

從社會(huì)價(jià)值來(lái)看，本項(xiàng)目的研究成果將有助于解決一些重要的社會(huì)問(wèn)題。例如，在能源領(lǐng)域，本項(xiàng)目的研究成果可以用于優(yōu)化能源轉(zhuǎn)換效率，減少能源浪費(fèi)，為可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐。在航空航天領(lǐng)域，本項(xiàng)目的研究成果可以用于提高飛行器的安全性，降低飛行器的振動(dòng)和顫振問(wèn)題，為航空安全提供技術(shù)保障。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以用于環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，為構(gòu)建和諧社會(huì)提供科學(xué)依據(jù)。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來(lái)看，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入新的動(dòng)力。例如，本項(xiàng)目的研究成果可以用于開(kāi)發(fā)新型的流體控制設(shè)備，提高工業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。此外，本項(xiàng)目的研究成果還可以用于開(kāi)發(fā)新型的能源轉(zhuǎn)換設(shè)備，提高能源利用效率，降低能源成本。這些都將為經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)積極的影響。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)多尺度建模與深度學(xué)習(xí)融合的研究領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均取得了顯著進(jìn)展，但同時(shí)也展現(xiàn)出不同的研究側(cè)重和存在的挑戰(zhàn)。

國(guó)內(nèi)研究在復(fù)雜系統(tǒng)多尺度建模方面起步較晚，但發(fā)展迅速。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者在流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)、多相流、非平衡態(tài)統(tǒng)計(jì)物理等領(lǐng)域的研究成果逐漸增多。例如，部分研究團(tuán)隊(duì)利用多尺度有限元方法（MS-FEM）和相場(chǎng)模型（PFM）對(duì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)值模擬，取得了較好的效果。這些研究主要集中在單一物理場(chǎng)或單一算法的應(yīng)用，缺乏對(duì)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的系統(tǒng)性研究。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者在深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用方面也取得了一定的進(jìn)展，例如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。然而，國(guó)內(nèi)學(xué)者在深度學(xué)習(xí)與物理模型融合方面的研究相對(duì)較少，尚未形成一套成熟的混合建模框架。

國(guó)外研究在復(fù)雜系統(tǒng)多尺度建模與深度學(xué)習(xí)融合方面起步較早，研究成果更為豐富。國(guó)外學(xué)者在流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)、多相流、非平衡態(tài)統(tǒng)計(jì)物理等領(lǐng)域的研究較為深入，積累了大量的理論和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。例如，部分研究團(tuán)隊(duì)利用多尺度有限元方法（MS-FEM）和相場(chǎng)模型（PFM）對(duì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)值模擬，取得了較好的效果。這些研究主要集中在單一物理場(chǎng)或單一算法的應(yīng)用，缺乏對(duì)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的系統(tǒng)性研究。此外，國(guó)外學(xué)者在深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用方面也取得了一定的進(jìn)展，例如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。然而，國(guó)外學(xué)者在深度學(xué)習(xí)與物理模型融合方面的研究相對(duì)較少，尚未形成一套成熟的混合建?？蚣?。

在多物理場(chǎng)耦合與混合建模方面，國(guó)內(nèi)外研究均存在一定的不足。首先，現(xiàn)有研究多集中于單一物理場(chǎng)或單一算法的應(yīng)用，缺乏對(duì)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的系統(tǒng)性研究。例如，在流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)中，流體力學(xué)、固體力學(xué)、材料科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的交叉問(wèn)題尚未得到充分研究。其次，深度學(xué)習(xí)算法與物理模型的融合仍處于探索階段，缺乏有效的融合機(jī)制和算法。例如，如何將物理模型的物理可解釋性與深度學(xué)習(xí)算法的高維數(shù)據(jù)處理能力有效結(jié)合，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。此外，現(xiàn)有研究多集中于理論分析和數(shù)值模擬，缺乏與實(shí)驗(yàn)研究的結(jié)合。實(shí)驗(yàn)研究的成本高昂且難以重復(fù)，導(dǎo)致理論模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間存在較大差距。

在流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的研究方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要關(guān)注系統(tǒng)的振動(dòng)與顫振問(wèn)題。例如，部分研究團(tuán)隊(duì)利用傳統(tǒng)的物理模型對(duì)飛行器氣動(dòng)彈性問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)值模擬，取得了較好的效果。然而，這些研究多集中于單一物理場(chǎng)或單一算法的應(yīng)用，缺乏對(duì)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的系統(tǒng)性研究。此外，實(shí)驗(yàn)研究的成本高昂且難以重復(fù)，導(dǎo)致理論模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間存在較大差距。因此，如何發(fā)展一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式，并推動(dòng)實(shí)驗(yàn)研究與理論分析的結(jié)合，是未來(lái)研究的重要方向。

在深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)處理和分析。然而，深度學(xué)習(xí)算法的物理可解釋性較差，難以與物理模型建立有效耦合，導(dǎo)致模型泛化能力受限。因此，如何發(fā)展一套可解釋性強(qiáng)、物理意義明確的深度學(xué)習(xí)算法，并推動(dòng)其與物理模型的融合，是未來(lái)研究的重要方向。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外研究在復(fù)雜系統(tǒng)多尺度建模與深度學(xué)習(xí)融合方面均取得了一定的進(jìn)展，但同時(shí)也存在一些不足。未來(lái)研究需要進(jìn)一步推動(dòng)多物理場(chǎng)耦合與混合建模方法的發(fā)展，加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)算法與物理模型的融合，并推動(dòng)實(shí)驗(yàn)研究與理論分析的結(jié)合，以更準(zhǔn)確地捕捉復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的混合建?？蚣?，以揭示復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。具體研究目標(biāo)如下：

第一，發(fā)展一套耦合多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的混合建模方法。該方法能夠有效地捕捉復(fù)雜系統(tǒng)在微觀和宏觀尺度上的物理規(guī)律，并利用深度學(xué)習(xí)算法處理高維數(shù)據(jù)，挖掘復(fù)雜系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)行為。

第二，以流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)為研究對(duì)象，建立系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)關(guān)系，并利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制策略。通過(guò)數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，解析系統(tǒng)在臨界狀態(tài)附近的分岔行為與混沌特征。

第三，構(gòu)建一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式。通過(guò)對(duì)多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析，提煉出混合建模的一般性原則和方法，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供理論支撐。

第四，開(kāi)發(fā)一套開(kāi)源代碼庫(kù)，以支持相關(guān)領(lǐng)域的研究。該代碼庫(kù)將包含混合建模框架的實(shí)現(xiàn)代碼、數(shù)據(jù)處理工具以及可視化工具，為相關(guān)研究人員提供便利。

2.研究?jī)?nèi)容

本項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的融合方法研究

本部分主要研究如何將多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法有效地融合在一起，構(gòu)建一套混合建?？蚣堋＞唧w研究?jī)?nèi)容包括：

a.研究多尺度物理模型的數(shù)學(xué)表達(dá)與數(shù)值求解方法。重點(diǎn)研究多尺度有限元方法（MS-FEM）、相場(chǎng)模型（PFM）以及連續(xù)介質(zhì)力學(xué)模型等在復(fù)雜系統(tǒng)建模中的應(yīng)用。

b.研究深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)原理與應(yīng)用方法。重點(diǎn)研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）以及變分自動(dòng)編碼器（VAE）等在復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理和分析中的應(yīng)用。

c.研究多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的融合機(jī)制。重點(diǎn)研究如何將物理模型的物理可解釋性與深度學(xué)習(xí)算法的高維數(shù)據(jù)處理能力有效結(jié)合，構(gòu)建一套混合建?？蚣堋?/p>

d.研究混合建?？蚣艿膬?yōu)化算法。重點(diǎn)研究如何優(yōu)化混合建?？蚣艿膮?shù)設(shè)置，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

（2）流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的混合建模研究

本部分將以流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)為研究對(duì)象，利用混合建模框架對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析。具體研究?jī)?nèi)容包括：

a.建立流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)關(guān)系。重點(diǎn)研究流體力學(xué)、固體力學(xué)以及材料科學(xué)等多學(xué)科交叉問(wèn)題，建立系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)關(guān)系。

b.利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制策略。重點(diǎn)研究如何利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的控制策略，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

c.通過(guò)數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，解析系統(tǒng)在臨界狀態(tài)附近的分岔行為與混沌特征。重點(diǎn)研究系統(tǒng)在參數(shù)空間中的分岔圖與相空間重構(gòu)，揭示系統(tǒng)演化規(guī)律。

d.分析系統(tǒng)在多尺度、多場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。重點(diǎn)分析系統(tǒng)在微觀粒子與宏觀場(chǎng)之間的能量傳遞規(guī)律，以及系統(tǒng)在臨界狀態(tài)附近的非線性動(dòng)力學(xué)行為。

（3）混合建模范式的提煉與推廣

本部分將通過(guò)對(duì)多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析，提煉出混合建模的一般性原則和方法，構(gòu)建一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式。具體研究?jī)?nèi)容包括：

a.選擇多個(gè)具有代表性的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析。這些系統(tǒng)可以包括流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)、多相流系統(tǒng)、非平衡態(tài)統(tǒng)計(jì)物理系統(tǒng)等。

b.利用混合建?？蚣軐?duì)所選系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析。重點(diǎn)分析系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。

c.提煉出混合建模的一般性原則和方法。通過(guò)對(duì)多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析，總結(jié)出混合建模的一般性原則和方法，構(gòu)建一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式。

d.推廣混合建模方法在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。將混合建模方法推廣到其他復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供理論支撐。

（4）開(kāi)源代碼庫(kù)的開(kāi)發(fā)與維護(hù)

本部分將開(kāi)發(fā)一套開(kāi)源代碼庫(kù)，以支持相關(guān)領(lǐng)域的研究。具體研究?jī)?nèi)容包括：

a.開(kāi)發(fā)混合建模框架的實(shí)現(xiàn)代碼。重點(diǎn)開(kāi)發(fā)多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法融合的實(shí)現(xiàn)代碼，以及混合建?？蚣艿膬?yōu)化算法。

b.開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理工具。重點(diǎn)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理工具，用于處理復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。

c.開(kāi)發(fā)可視化工具。重點(diǎn)開(kāi)發(fā)可視化工具，用于展示復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。

d.維護(hù)與更新開(kāi)源代碼庫(kù)。定期更新開(kāi)源代碼庫(kù)，修復(fù)bug，提高代碼質(zhì)量，并積極收集用戶反饋，不斷改進(jìn)代碼庫(kù)的功能。

在具體的研究過(guò)程中，本項(xiàng)目將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)研究問(wèn)題：

a.如何有效地將多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法融合在一起，構(gòu)建一套混合建?？蚣埽?/p>

b.如何利用混合建?？蚣軐?duì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析，揭示系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理？

c.如何提煉出混合建模的一般性原則和方法，構(gòu)建一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式？

d.如何開(kāi)發(fā)一套開(kāi)源代碼庫(kù)，以支持相關(guān)領(lǐng)域的研究？

本項(xiàng)目的研究假設(shè)如下：

a.通過(guò)將多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法有效地融合在一起，可以構(gòu)建一套能夠準(zhǔn)確捕捉復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的混合建?？蚣堋?/p>

b.利用混合建?？蚣軐?duì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析，可以揭示系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，并為相關(guān)工程應(yīng)用提供理論支撐。

c.通過(guò)對(duì)多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析，可以提煉出混合建模的一般性原則和方法，構(gòu)建一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模范式。

d.開(kāi)發(fā)一套開(kāi)源代碼庫(kù)，可以促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的研究，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。

通過(guò)對(duì)上述研究?jī)?nèi)容的深入研究和探索，本項(xiàng)目將有望推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，為相關(guān)工程應(yīng)用提供理論支撐。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，以實(shí)現(xiàn)多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究中的深度融合。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

（1）研究方法

a.多尺度物理模型構(gòu)建方法：采用多尺度有限元方法（MS-FEM）和相場(chǎng)模型（PFM）等數(shù)值技術(shù)，構(gòu)建流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)模型。通過(guò)引入非局部項(xiàng)和內(nèi)部變量，捕捉系統(tǒng)在微觀和宏觀尺度上的物理相互作用。同時(shí)，結(jié)合連續(xù)介質(zhì)力學(xué)理論，建立系統(tǒng)的宏觀控制方程，確保模型的物理一致性和數(shù)學(xué)完備性。

b.深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)方法：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和變分自動(dòng)編碼器（VAE）等深度學(xué)習(xí)算法，處理復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。GNN用于捕捉系統(tǒng)在圖結(jié)構(gòu)上的時(shí)空依賴關(guān)系，VAE用于學(xué)習(xí)系統(tǒng)的高維數(shù)據(jù)分布，并提取有效特征。此外，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）算法，優(yōu)化流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的控制策略，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

c.混合建?？蚣軜?gòu)建方法：將多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行融合，構(gòu)建一套混合建?？蚣?。通過(guò)物理約束層和深度學(xué)習(xí)層之間的雙向信息傳遞，實(shí)現(xiàn)物理模型的參數(shù)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)算法的物理可解釋性。具體而言，物理約束層利用多尺度物理模型計(jì)算系統(tǒng)的物理量，深度學(xué)習(xí)層利用深度學(xué)習(xí)算法處理物理量，并通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)。

d.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法：利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)，對(duì)混合建?？蚣苓M(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，包括系統(tǒng)的初始狀態(tài)、邊界條件、控制參數(shù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)算法提取數(shù)據(jù)中的有效特征，并輸入混合建?？蚣苓M(jìn)行建模和分析。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證混合建?？蚣艿挠行院蜏?zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括以下幾個(gè)方面：

a.流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)裝置，包括流體容器、結(jié)構(gòu)部件、傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。通過(guò)改變系統(tǒng)的控制參數(shù)和邊界條件，觀察系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，并采集系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。

b.多尺度物理模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證多尺度物理模型的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬結(jié)果，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

c.深度學(xué)習(xí)算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)算法的有效性和魯棒性。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和泛化能力。

d.混合建模框架驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證混合建?？蚣艿挠行院蜏?zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和混合建?？蚣艿念A(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估框架的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

（3）數(shù)據(jù)收集方法

本項(xiàng)目將采用多種數(shù)據(jù)收集方法，以獲取復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。具體數(shù)據(jù)收集方法包括：

a.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集：利用高速攝像機(jī)、傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等設(shè)備，采集流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。包括流體的速度場(chǎng)、壓力場(chǎng)、溫度場(chǎng)等物理量，以及結(jié)構(gòu)的位移場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)、應(yīng)變場(chǎng)等物理量。

b.數(shù)值模擬數(shù)據(jù)收集：利用多尺度物理模型進(jìn)行數(shù)值模擬，生成系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。通過(guò)改變系統(tǒng)的控制參數(shù)和邊界條件，生成不同條件下的數(shù)值模擬數(shù)據(jù)。

c.公開(kāi)數(shù)據(jù)集利用：利用公開(kāi)的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。這些數(shù)據(jù)集包括流體力學(xué)數(shù)據(jù)集、結(jié)構(gòu)力學(xué)數(shù)據(jù)集等，可以提供豐富的時(shí)空數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)分析方法

本項(xiàng)目將采用多種數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。具體數(shù)據(jù)分析方法包括：

a.時(shí)空數(shù)據(jù)分析：利用時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法，包括時(shí)間序列分析、空間統(tǒng)計(jì)分析等，分析系統(tǒng)在時(shí)空域上的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。通過(guò)提取系統(tǒng)的時(shí)域特征和空域特征，揭示系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)行為。

b.混合建模框架數(shù)據(jù)分析：利用混合建?？蚣軐?duì)系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

c.深度學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)分析：利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和泛化能力。

d.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析：利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，包括回歸分析、主成分分析等，分析系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)分布規(guī)律。通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型，揭示系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

（1）文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析

首先，進(jìn)行深入的文獻(xiàn)調(diào)研，了解復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。重點(diǎn)關(guān)注多尺度物理模型、深度學(xué)習(xí)算法以及混合建模方法等方面的研究進(jìn)展。同時(shí)，進(jìn)行理論分析，建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和理論框架，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)。

（2）多尺度物理模型構(gòu)建

利用多尺度有限元方法（MS-FEM）和相場(chǎng)模型（PFM）等數(shù)值技術(shù)，構(gòu)建流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度本構(gòu)模型。通過(guò)引入非局部項(xiàng)和內(nèi)部變量，捕捉系統(tǒng)在微觀和宏觀尺度上的物理相互作用。同時(shí)，結(jié)合連續(xù)介質(zhì)力學(xué)理論，建立系統(tǒng)的宏觀控制方程，確保模型的物理一致性和數(shù)學(xué)完備性。

（3）深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)

利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和變分自動(dòng)編碼器（VAE）等深度學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)處理模型。GNN用于捕捉系統(tǒng)在圖結(jié)構(gòu)上的時(shí)空依賴關(guān)系，VAE用于學(xué)習(xí)系統(tǒng)的高維數(shù)據(jù)分布，并提取有效特征。此外，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）算法，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的控制策略優(yōu)化模型，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

（4）混合建?？蚣軜?gòu)建

將多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行融合，構(gòu)建一套混合建?？蚣?。通過(guò)物理約束層和深度學(xué)習(xí)層之間的雙向信息傳遞，實(shí)現(xiàn)物理模型的參數(shù)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)算法的物理可解釋性。具體而言，物理約束層利用多尺度物理模型計(jì)算系統(tǒng)的物理量，深度學(xué)習(xí)層利用深度學(xué)習(xí)算法處理物理量，并通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)。

（5）數(shù)據(jù)收集與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

設(shè)計(jì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)裝置，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過(guò)改變系統(tǒng)的控制參數(shù)和邊界條件，觀察系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，并采集系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證多尺度物理模型的準(zhǔn)確性和可靠性，以及混合建模框架的有效性和準(zhǔn)確性。

（6）數(shù)值模擬與數(shù)據(jù)分析

利用多尺度物理模型進(jìn)行數(shù)值模擬，生成系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)。通過(guò)改變系統(tǒng)的控制參數(shù)和邊界條件，生成不同條件下的數(shù)值模擬數(shù)據(jù)。利用時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法，分析系統(tǒng)在時(shí)空域上的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

（7）模型優(yōu)化與推廣應(yīng)用

利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)，對(duì)混合建?？蚣苓M(jìn)行優(yōu)化和訓(xùn)練。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)和算法設(shè)置，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。將混合建模方法推廣應(yīng)用到其他復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供理論支撐。

（8）成果總結(jié)與論文撰寫(xiě)

對(duì)項(xiàng)目的研究成果進(jìn)行總結(jié)和評(píng)估，撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議論文。同時(shí)，開(kāi)發(fā)一套開(kāi)源代碼庫(kù)，以支持相關(guān)領(lǐng)域的研究。

通過(guò)上述技術(shù)路線，本項(xiàng)目將有望構(gòu)建一套基于多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的混合建模框架，揭示復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，為相關(guān)工程應(yīng)用提供理論支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目擬開(kāi)展的研究工作在理論、方法和應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)建模與分析的技術(shù)瓶頸，推動(dòng)多學(xué)科交叉融合向縱深發(fā)展。

（1）理論創(chuàng)新：構(gòu)建融合多物理場(chǎng)耦合與時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的復(fù)雜系統(tǒng)混合建模理論體系

現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)建模研究往往局限于單一物理場(chǎng)或簡(jiǎn)化時(shí)空維度，難以全面刻畫(huà)真實(shí)世界復(fù)雜系統(tǒng)的多尺度、多場(chǎng)耦合特性及其動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。本項(xiàng)目提出的創(chuàng)新性在于，首次系統(tǒng)地構(gòu)建一個(gè)能夠同時(shí)耦合流體力學(xué)、固體力學(xué)、材料科學(xué)等多物理場(chǎng)，并精確描述系統(tǒng)在空間多尺度與時(shí)間動(dòng)態(tài)演化過(guò)程中的混合建模理論體系。該理論體系的核心創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是提出了基于非局部勢(shì)和內(nèi)部變量刻畫(huà)跨尺度相互作用的統(tǒng)一場(chǎng)論框架，突破了傳統(tǒng)局部建模方法的局限，能夠更真實(shí)地反映微觀擾動(dòng)在宏觀尺度上的長(zhǎng)程效應(yīng)；二是創(chuàng)新性地將連續(xù)介質(zhì)力學(xué)中的本構(gòu)關(guān)系與深度學(xué)習(xí)中的時(shí)空特征提取機(jī)制進(jìn)行理論耦合，建立了物理約束與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的廣義演化方程，為理解復(fù)雜系統(tǒng)從微觀機(jī)理到宏觀現(xiàn)象的涌現(xiàn)過(guò)程提供了新的理論視角。此理論創(chuàng)新將深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)非線性、非平衡態(tài)特性的物理認(rèn)知，為跨尺度、跨學(xué)科的復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

（2）方法創(chuàng)新：發(fā)展物理約束引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)混合建模新范式

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)與物理模型融合的研究主要存在兩大挑戰(zhàn)：一是物理模型的參數(shù)化與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維參數(shù)空間難以有效對(duì)齊；二是深度學(xué)習(xí)模型的物理可解釋性差，難以與物理原理建立內(nèi)在聯(lián)系。本項(xiàng)目提出的創(chuàng)新性方法在于，發(fā)展一套“物理約束引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)混合建模新范式”。具體創(chuàng)新方法包括：首先，設(shè)計(jì)一種基于物理方程的損失函數(shù)項(xiàng)（Physics-InformedLossTerm），將多尺度物理模型的控制方程嵌入到深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練目標(biāo)中，實(shí)現(xiàn)物理先驗(yàn)知識(shí)的自動(dòng)編碼與參數(shù)約束；其次，創(chuàng)新性地提出一種雙向注意力機(jī)制（BidirectionalAttentionMechanism），使深度學(xué)習(xí)模型能夠同時(shí)關(guān)注物理模型的局部細(xì)節(jié)信息和全局時(shí)空結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)建物理與數(shù)據(jù)雙層優(yōu)化的協(xié)同學(xué)習(xí)框架；再次，開(kāi)發(fā)一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨尺度信息傳遞算法（Cross-ScaleInformationPropagationAlgorithm），有效解決多尺度數(shù)據(jù)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表征與傳遞問(wèn)題。這些方法創(chuàng)新旨在克服現(xiàn)有混合建模方法的局限性，實(shí)現(xiàn)物理模型的端到端學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性增強(qiáng)，為復(fù)雜系統(tǒng)建模提供一套更高效、更可靠的新方法。

（3）應(yīng)用創(chuàng)新：拓展混合建模方法在能源轉(zhuǎn)化、航空航天等重大工程領(lǐng)域的應(yīng)用

本項(xiàng)目將所提出的理論創(chuàng)新和方法創(chuàng)新應(yīng)用于流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)這一典型復(fù)雜系統(tǒng)，并進(jìn)一步拓展到能源轉(zhuǎn)化、航空航天等重大工程領(lǐng)域，體現(xiàn)了顯著的應(yīng)用創(chuàng)新性。具體應(yīng)用創(chuàng)新點(diǎn)包括：一是針對(duì)飛行器氣動(dòng)彈性顫振問(wèn)題，開(kāi)發(fā)基于混合建?？蚣艿闹鲃?dòng)控制策略優(yōu)化方法，有望顯著提高飛行器的氣動(dòng)彈性穩(wěn)定性，提升航空安全水平；二是針對(duì)水輪機(jī)內(nèi)部流固耦合振動(dòng)問(wèn)題，構(gòu)建混合建模模型，實(shí)現(xiàn)水輪機(jī)內(nèi)部流場(chǎng)、壓力脈動(dòng)和結(jié)構(gòu)振動(dòng)的多物理場(chǎng)協(xié)同預(yù)測(cè)，為水輪機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)，提升能源轉(zhuǎn)化效率；三是針對(duì)可再生能源如風(fēng)能、波浪能等轉(zhuǎn)化過(guò)程中的復(fù)雜流場(chǎng)與結(jié)構(gòu)相互作用問(wèn)題，發(fā)展混合建模方法，為優(yōu)化新能源設(shè)備設(shè)計(jì)提供新思路。這些應(yīng)用創(chuàng)新不僅具有重要的科學(xué)價(jià)值，更能直接服務(wù)于國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，推動(dòng)能源和航空航天事業(yè)的發(fā)展，具有顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

（4）技術(shù)集成創(chuàng)新：構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)混合建模的軟件工具平臺(tái)

本項(xiàng)目還將進(jìn)行技術(shù)集成創(chuàng)新，開(kāi)發(fā)一套面向多物理場(chǎng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)混合建模的軟件工具平臺(tái)。該平臺(tái)創(chuàng)新性在于：一是集成了多尺度物理模型求解器、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練框架以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)理論方法向工程應(yīng)用的轉(zhuǎn)化；二是開(kāi)發(fā)了基于可視化技術(shù)的模型分析模塊，能夠直觀展示復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程；三是構(gòu)建了模型參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)與不確定性量化分析模塊，提高模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。該軟件工具平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，將有效降低復(fù)雜系統(tǒng)混合建模的技術(shù)門(mén)檻，促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的研究人員利用先進(jìn)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，推動(dòng)混合建模方法在更廣泛的領(lǐng)域的應(yīng)用與推廣。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法、應(yīng)用和技術(shù)集成層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望取得一系列突破性的研究成果，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展提供新的理論和方法支撐，并在能源、航空航天等重大工程領(lǐng)域產(chǎn)生廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的深度融合，揭示復(fù)雜系統(tǒng)在多尺度、多物理場(chǎng)耦合條件下的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，預(yù)期將在理論、方法、數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用等方面取得一系列創(chuàng)新性成果。

（1）理論貢獻(xiàn)

第一，構(gòu)建一套完整的基于多尺度物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的混合建模理論框架。該框架將明確物理模型與深度學(xué)習(xí)模塊之間的耦合機(jī)制、信息傳遞路徑以及參數(shù)優(yōu)化策略，為理解和處理復(fù)雜系統(tǒng)的多尺度、多場(chǎng)耦合動(dòng)力學(xué)提供新的理論視角和分析工具。通過(guò)理論推導(dǎo)和數(shù)學(xué)證明，闡釋混合建模方法在提升模型預(yù)測(cè)精度、增強(qiáng)物理可解釋性等方面的優(yōu)勢(shì)，為復(fù)雜系統(tǒng)建模理論的發(fā)展貢獻(xiàn)新的思想。

第二，深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)非線性、非平衡態(tài)特性的物理認(rèn)知。通過(guò)將流體力學(xué)、固體力學(xué)、材料科學(xué)等多物理場(chǎng)的本構(gòu)關(guān)系與深度學(xué)習(xí)算法的時(shí)空模式識(shí)別能力相結(jié)合，本項(xiàng)目將能夠更深入地揭示系統(tǒng)在臨界狀態(tài)附近的行為、分岔現(xiàn)象以及混沌特征的物理根源。預(yù)期在理論層面獲得關(guān)于能量耗散機(jī)制、模式形成規(guī)律以及跨尺度相互作用的新見(jiàn)解，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)理論的進(jìn)步。

第三，發(fā)展一套可適用于不同復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模普適性原則。通過(guò)對(duì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)等多個(gè)典型復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析，本項(xiàng)目將總結(jié)提煉出混合建模方法在模型設(shè)計(jì)、算法選擇、參數(shù)設(shè)置等方面的普適性規(guī)律和指導(dǎo)原則。這將豐富復(fù)雜系統(tǒng)建模的理論體系，為其他領(lǐng)域研究者應(yīng)用混合建模方法提供理論指導(dǎo)。

（2）方法創(chuàng)新與軟件工具

第一，提出一系列創(chuàng)新的混合建模方法和技術(shù)。預(yù)期在物理約束層的設(shè)計(jì)、深度學(xué)習(xí)層的選擇與訓(xùn)練、物理與數(shù)據(jù)雙層優(yōu)化的算法等方面取得突破，例如開(kāi)發(fā)高效的物理約束損失函數(shù)、設(shè)計(jì)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)物理規(guī)律的自監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模塊、構(gòu)建基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的混合模型參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法等。這些方法創(chuàng)新將提升混合建模的效率和準(zhǔn)確性。

第二，開(kāi)發(fā)一套面向多物理場(chǎng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模軟件工具平臺(tái)。該平臺(tái)將集成多尺度物理模型求解器、主流深度學(xué)習(xí)框架、混合建模算法庫(kù)以及可視化分析模塊，為研究人員提供一站式的混合建模解決方案。平臺(tái)的開(kāi)發(fā)將降低混合建模的技術(shù)門(mén)檻，促進(jìn)相關(guān)方法在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的推廣應(yīng)用。

（3）實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

第一，為能源轉(zhuǎn)化效率提升提供理論支撐。針對(duì)水輪機(jī)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)等能源轉(zhuǎn)化設(shè)備內(nèi)部的復(fù)雜流固耦合問(wèn)題，本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的混合建模方法能夠精確預(yù)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能，為優(yōu)化設(shè)備結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、提高能源轉(zhuǎn)化效率提供科學(xué)依據(jù)。預(yù)期可指導(dǎo)開(kāi)發(fā)出更高效率、更可靠的新型能源轉(zhuǎn)化設(shè)備。

第二，提升航空航天工程安全性。針對(duì)飛行器氣動(dòng)彈性顫振、火箭發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部流動(dòng)穩(wěn)定性等關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，本項(xiàng)目提出的混合建模方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)復(fù)雜工況下的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為，為優(yōu)化飛行器氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)、改進(jìn)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、提高飛行安全性與可靠性提供技術(shù)支撐。

第三，推動(dòng)其他復(fù)雜工程系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。本項(xiàng)目發(fā)展的混合建模方法和工具平臺(tái)，不僅適用于流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)，還可以推廣應(yīng)用于多相流、非平衡態(tài)統(tǒng)計(jì)物理、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等復(fù)雜系統(tǒng)的研究，為解決其他領(lǐng)域的復(fù)雜工程問(wèn)題提供新的技術(shù)途徑。例如，在土木工程中可用于研究強(qiáng)震下結(jié)構(gòu)的毀傷機(jī)理與抗震設(shè)計(jì)，在環(huán)境科學(xué)中可用于模擬污染物在復(fù)雜環(huán)境介質(zhì)中的遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程。

第四，促進(jìn)跨學(xué)科交叉研究。本項(xiàng)目的實(shí)施將吸引物理、力學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科的研究人員共同參與，促進(jìn)不同學(xué)科之間的思想碰撞和知識(shí)融合，培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的專業(yè)人才，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展提供人才保障。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法、數(shù)據(jù)和應(yīng)用等方面取得一系列重要成果，不僅能夠深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的科學(xué)認(rèn)識(shí)，還能夠?yàn)槟茉?、航空航天等重大工程領(lǐng)域提供先進(jìn)的技術(shù)支撐，具有重要的科學(xué)意義和廣泛的應(yīng)用前景。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

（1）項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目總研究周期為四年，分為四個(gè)主要階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。

第一階段：理論方法與框架構(gòu)建（第1-12個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.深入文獻(xiàn)調(diào)研，梳理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，完成研究方案細(xì)化（負(fù)責(zé)人：張明）。

2.構(gòu)建流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度物理模型，包括流體力學(xué)方程和固體力學(xué)本構(gòu)關(guān)系（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)）。

3.設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法，包括GNN模型、VAE模型和DRL模型（負(fù)責(zé)人：王偉）。

4.初步構(gòu)建物理約束引導(dǎo)的混合建模框架，實(shí)現(xiàn)物理模型與深度學(xué)習(xí)模塊的基本耦合（負(fù)責(zé)人：趙芳）。

進(jìn)度安排：

-第1-3個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研和研究方案細(xì)化，明確研究目標(biāo)和內(nèi)容。

-第4-6個(gè)月：完成流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度物理模型構(gòu)建。

-第7-9個(gè)月：完成深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與模型初步訓(xùn)練。

-第10-12個(gè)月：初步構(gòu)建混合建?？蚣?，并進(jìn)行初步測(cè)試驗(yàn)證。

第二階段：混合建模方法深化與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（第13-24個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.優(yōu)化物理約束層的設(shè)計(jì)，提高物理模型的參數(shù)化精度（負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)）。

2.改進(jìn)深度學(xué)習(xí)層，增強(qiáng)模型的物理可解釋性和時(shí)空數(shù)據(jù)處理能力（負(fù)責(zé)人：王偉）。

3.設(shè)計(jì)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方案，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集（負(fù)責(zé)人：劉洋）。

4.利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行混合建?？蚣艿挠?xùn)練與驗(yàn)證（負(fù)責(zé)人：趙芳）。

進(jìn)度安排：

-第13-15個(gè)月：優(yōu)化物理約束層，完成物理模型參數(shù)化精度的提升。

-第16-18個(gè)月：改進(jìn)深度學(xué)習(xí)層，增強(qiáng)模型的物理可解釋性和時(shí)空數(shù)據(jù)處理能力。

-第19-21個(gè)月：設(shè)計(jì)并執(zhí)行流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方案，采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

-第22-24個(gè)月：利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行混合建?？蚣艿挠?xùn)練與驗(yàn)證。

第三階段：模型應(yīng)用與推廣（第25-36個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.將混合建模方法應(yīng)用于飛行器氣動(dòng)彈性顫振問(wèn)題，進(jìn)行主動(dòng)控制策略優(yōu)化（負(fù)責(zé)人：張明、李強(qiáng)）。

2.將混合建模方法應(yīng)用于水輪機(jī)內(nèi)部流固耦合振動(dòng)問(wèn)題，進(jìn)行設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)（負(fù)責(zé)人：王偉、趙芳）。

3.開(kāi)發(fā)面向多物理場(chǎng)耦合復(fù)雜系統(tǒng)的混合建模軟件工具平臺(tái)（負(fù)責(zé)人：劉洋）。

4.撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文，參加學(xué)術(shù)會(huì)議，進(jìn)行成果推廣（負(fù)責(zé)人：全體成員）。

進(jìn)度安排：

-第25-27個(gè)月：將混合建模方法應(yīng)用于飛行器氣動(dòng)彈性顫振問(wèn)題。

-第28-30個(gè)月：將混合建模方法應(yīng)用于水輪機(jī)內(nèi)部流固耦合振動(dòng)問(wèn)題。

-第31-33個(gè)月：開(kāi)發(fā)混合建模軟件工具平臺(tái)。

-第34-36個(gè)月：撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文，參加學(xué)術(shù)會(huì)議，進(jìn)行成果推廣。

第四階段：總結(jié)與成果凝練（第37-48個(gè)月）

任務(wù)分配：

1.完成項(xiàng)目所有研究任務(wù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與分析。

2.撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，提煉研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)。

3.整理開(kāi)發(fā)的開(kāi)源代碼庫(kù)，并進(jìn)行文檔編寫(xiě)。

4.項(xiàng)目成果交流會(huì)，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行評(píng)審。

進(jìn)度安排：

-第37-40個(gè)月：完成項(xiàng)目所有研究任務(wù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與分析。

-第41-43個(gè)月：撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，提煉研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)。

-第44-45個(gè)月：整理開(kāi)發(fā)的開(kāi)源代碼庫(kù)，并進(jìn)行文檔編寫(xiě)。

-第46-48個(gè)月：項(xiàng)目成果交流會(huì)，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行評(píng)審。

（2）風(fēng)險(xiǎn)管理策略

第一，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。混合建模方法涉及多學(xué)科交叉，技術(shù)難度較大。應(yīng)對(duì)策略：加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的技術(shù)培訓(xùn)與交流，積極引進(jìn)外部專家進(jìn)行指導(dǎo)，分階段實(shí)施技術(shù)攻關(guān)，及時(shí)調(diào)整研究方案。

第二，數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集可能受環(huán)境因素影響，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。應(yīng)對(duì)策略：設(shè)計(jì)嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)方案，加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)過(guò)程控制，增加實(shí)驗(yàn)重復(fù)次數(shù)，利用數(shù)值模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

第三，進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中可能出現(xiàn)進(jìn)度延誤。應(yīng)對(duì)策略：制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，定期進(jìn)行進(jìn)度檢查與調(diào)整，及時(shí)解決項(xiàng)目中出現(xiàn)的問(wèn)題，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

第四，應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)?；旌辖７椒ㄔ趯?shí)際工程應(yīng)用中可能遇到預(yù)期外的問(wèn)題。應(yīng)對(duì)策略：加強(qiáng)與工程領(lǐng)域的合作，進(jìn)行充分的工程驗(yàn)證，及時(shí)收集應(yīng)用反饋，不斷優(yōu)化模型和方法。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

（1）項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自XX大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)研究所和多個(gè)相關(guān)學(xué)科的資深研究人員組成，成員在多尺度物理模型構(gòu)建、深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)以及工程應(yīng)用等領(lǐng)域具有豐富的理論研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)楸卷?xiàng)目的順利實(shí)施提供強(qiáng)大的智力支持和技術(shù)保障。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，長(zhǎng)期從事復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)研究，在非線性動(dòng)力學(xué)、混沌理論以及流體力學(xué)與固體力學(xué)交叉領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。他先后在國(guó)內(nèi)外知名學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表高水平論文50余篇，主持完成多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，具備豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)。近年來(lái)，張明教授重點(diǎn)研究多物理場(chǎng)耦合系統(tǒng)的混合建模方法，在將物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合方面取得了系列創(chuàng)新性成果。

李強(qiáng)研究員，主要研究方向?yàn)槎喑叨攘W(xué)與計(jì)算物理，精通多尺度有限元方法（MS-FEM）、相場(chǎng)模型（PFM）以及連續(xù)介質(zhì)力學(xué)理論。他曾在國(guó)際頂級(jí)力學(xué)期刊上發(fā)表多篇研究論文，擅長(zhǎng)構(gòu)建復(fù)雜工程問(wèn)題的多尺度物理模型，并具有豐富的數(shù)值模擬經(jīng)驗(yàn)。李強(qiáng)研究員在流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的研究方面積累了大量數(shù)據(jù)，為本項(xiàng)目物理模型的構(gòu)建和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供了有力支持。

王偉博士，是一位在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有突出成就的青年學(xué)者，研究方向包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、變分自動(dòng)編碼器（VAE）以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）。他在頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表多篇論文，擅長(zhǎng)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，并將其應(yīng)用于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)。王偉博士在本項(xiàng)目中負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，將利用其專業(yè)知識(shí)推動(dòng)物理模型與深度學(xué)習(xí)算法的有效融合。

趙芳副研究員，研究方向?yàn)橛?jì)算科學(xué)與工程，在混合建模方法、模型降階以及數(shù)據(jù)可視化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。她曾參與多項(xiàng)跨學(xué)科科研項(xiàng)目，擅長(zhǎng)開(kāi)發(fā)數(shù)值計(jì)算軟件和算法庫(kù)，并具有將理論方法轉(zhuǎn)化為工程應(yīng)用的能力。趙芳副研究員在本項(xiàng)目中負(fù)責(zé)混合建?？蚣艿臉?gòu)建與集成，以及軟件工具平臺(tái)的開(kāi)發(fā)工作。

劉洋實(shí)驗(yàn)師，長(zhǎng)期從事流體力學(xué)與結(jié)構(gòu)力學(xué)實(shí)驗(yàn)研究，具有豐富的實(shí)驗(yàn)設(shè)備操作經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理能力。他熟練掌握高速攝像、壓力傳感器、位移傳感器等實(shí)驗(yàn)測(cè)量技術(shù)，并參與過(guò)多個(gè)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。劉洋實(shí)驗(yàn)師負(fù)責(zé)本項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)、實(shí)施與數(shù)據(jù)采集工作，為項(xiàng)目的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供了堅(jiān)實(shí)保障。

（2）團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員各司其職，分工明確，同時(shí)保持密切的溝通與協(xié)作，形成高效的研究合力。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目的總體規(guī)劃、協(xié)調(diào)管理和學(xué)術(shù)方向把握。他負(fù)責(zé)與資助機(jī)構(gòu)溝通，監(jiān)督項(xiàng)目進(jìn)度，并指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開(kāi)展研究工作。

李強(qiáng)研究員，主要負(fù)責(zé)流體-結(jié)構(gòu)耦合系統(tǒng)的多尺度物理模型構(gòu)建與數(shù)值模擬，以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的物理分析。他將與王偉博士緊密合作，確保物理模型的準(zhǔn)確性和深度學(xué)習(xí)算法的物理可解釋性。

王偉博士，主要負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與優(yōu)化