工程科研課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多物理場(chǎng)耦合的復(fù)雜結(jié)構(gòu)智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：XX大學(xué)工程科學(xué)研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本課題旨在針對(duì)現(xiàn)代工程領(lǐng)域中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題，開(kāi)展基于多物理場(chǎng)耦合的智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究。當(dāng)前工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)往往面臨多目標(biāo)、多約束、強(qiáng)耦合的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)優(yōu)化方法在處理非線性、強(qiáng)非線性的多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題時(shí)存在效率低、精度不足等瓶頸。本項(xiàng)目擬構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合的智能優(yōu)化模型，融合有限元分析、拓?fù)鋬?yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在力學(xué)、熱學(xué)、流體等多物理場(chǎng)約束下的協(xié)同優(yōu)化。研究將重點(diǎn)解決以下科學(xué)問(wèn)題：1）建立多物理場(chǎng)耦合的統(tǒng)一數(shù)學(xué)描述與算法框架；2）開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型，提高優(yōu)化效率；3）設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化算法，平衡計(jì)算成本與設(shè)計(jì)精度。方法上，采用分布式計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行求解，結(jié)合貝葉斯優(yōu)化與遺傳算法進(jìn)行混合智能搜索。預(yù)期成果包括：1）形成一套完整的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)理論體系；2）開(kāi)發(fā)開(kāi)源優(yōu)化軟件原型，支持航空航天、能源裝備等領(lǐng)域的復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；3）發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請(qǐng)發(fā)明專利2-3項(xiàng)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于將多物理場(chǎng)耦合理論與智能優(yōu)化技術(shù)深度融合，為復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供高效、精準(zhǔn)的解決方案，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值與工程應(yīng)用前景。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

現(xiàn)代工程結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化已日益成為推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心環(huán)節(jié)。隨著材料科學(xué)、計(jì)算力學(xué)以及信息技術(shù)的飛速發(fā)展，工程結(jié)構(gòu)面臨著前所未有的復(fù)雜性和高性能要求。從航空航天領(lǐng)域的輕量化、高可靠性結(jié)構(gòu)，到能源裝備中的極端工況耐久性部件，再到智能制造中的精密運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)，都對(duì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提出了多目標(biāo)、多約束、強(qiáng)耦合的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)或簡(jiǎn)化理論的設(shè)計(jì)方法，在處理這類復(fù)雜問(wèn)題時(shí)往往顯得力不從心，難以滿足現(xiàn)代工程對(duì)結(jié)構(gòu)性能最優(yōu)化的要求。

當(dāng)前，工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，多物理場(chǎng)耦合分析已成為復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不可或缺的工具。力學(xué)、熱學(xué)、流體力學(xué)、電磁學(xué)等多物理場(chǎng)之間的相互作用對(duì)結(jié)構(gòu)的行為和性能產(chǎn)生決定性影響。例如，高速旋轉(zhuǎn)機(jī)械的葉片設(shè)計(jì)需要同時(shí)考慮氣動(dòng)載荷、結(jié)構(gòu)振動(dòng)和熱應(yīng)力耦合效應(yīng)；電子設(shè)備的熱管理設(shè)計(jì)則需要耦合電學(xué)、熱學(xué)和結(jié)構(gòu)應(yīng)力分析。然而，現(xiàn)有多物理場(chǎng)耦合分析方法在計(jì)算效率、解耦精度和模型保真度方面仍存在顯著不足。其次，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在工程結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，遺傳算法、粒子群優(yōu)化、拓?fù)鋬?yōu)化等智能優(yōu)化算法為處理復(fù)雜設(shè)計(jì)空間提供了新的思路。但這些方法在應(yīng)用于多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題時(shí)，往往面臨收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)、參數(shù)敏感性高等問(wèn)題。特別是當(dāng)設(shè)計(jì)變量包含拓?fù)渥兞繒r(shí)，問(wèn)題的非凸性和高維度特性使得優(yōu)化過(guò)程更加困難。

與此同時(shí)，工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域仍存在一系列亟待解決的問(wèn)題。一是計(jì)算成本與設(shè)計(jì)精度的矛盾。多物理場(chǎng)耦合分析通常需要大量的計(jì)算資源，而傳統(tǒng)的優(yōu)化方法往往需要多次迭代分析，導(dǎo)致整體設(shè)計(jì)周期過(guò)長(zhǎng)，難以滿足快速響應(yīng)市場(chǎng)需求的要求。二是設(shè)計(jì)空間的探索效率低。復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)空間通常具有高維度、非凸、非連續(xù)等特點(diǎn)，現(xiàn)有優(yōu)化算法難以有效地探索廣闊的設(shè)計(jì)空間，容易錯(cuò)過(guò)全局最優(yōu)解。三是缺乏適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化的有效機(jī)制。在實(shí)際工程問(wèn)題中，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)往往需要同時(shí)考慮多個(gè)相互沖突的目標(biāo)，如重量最輕、剛度最大、成本最低等。如何有效地平衡這些目標(biāo)，找到帕累托最優(yōu)解集，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。四是智能化設(shè)計(jì)手段的應(yīng)用不足。盡管技術(shù)在其他領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，但在工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的智能化方面，仍處于初級(jí)階段，缺乏能夠自動(dòng)完成設(shè)計(jì)-分析-優(yōu)化循環(huán)的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)。

開(kāi)展本課題的研究具有極其重要的必要性。首先，從理論層面看，現(xiàn)有多物理場(chǎng)耦合優(yōu)化理論存在諸多空白。例如，在多物理場(chǎng)強(qiáng)耦合作用下結(jié)構(gòu)行為的演化機(jī)理尚不明確，不同物理場(chǎng)之間的相互作用規(guī)律需要進(jìn)一步揭示?；谖锢頇C(jī)理的智能優(yōu)化模型構(gòu)建方法亟待發(fā)展，以克服純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的局限性。其次，從技術(shù)層面看，開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化方法，是解決當(dāng)前工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)難題的關(guān)鍵。通過(guò)融合多物理場(chǎng)耦合分析與智能優(yōu)化技術(shù)，可以顯著提高設(shè)計(jì)效率，改善設(shè)計(jì)質(zhì)量，為復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。最后，從應(yīng)用層面看，隨著我國(guó)制造業(yè)向高端化、智能化轉(zhuǎn)型，對(duì)高性能、輕量化、低成本工程結(jié)構(gòu)的需求日益迫切。本課題的研究成果將直接服務(wù)于國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，推動(dòng)工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，提升我國(guó)在高端裝備制造、航空航天等領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

本課題的研究具有重要的社會(huì)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值與學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會(huì)價(jià)值看，工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)化與創(chuàng)新，直接關(guān)系到國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施安全、能源效率提升以及環(huán)境保護(hù)等多個(gè)方面。例如，通過(guò)優(yōu)化橋梁、建筑等基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可以提高其抗震、抗風(fēng)性能，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全；通過(guò)優(yōu)化能源裝備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可以提高能源轉(zhuǎn)換效率，減少能源消耗，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)；通過(guò)優(yōu)化交通運(yùn)輸工具的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可以降低能耗，減少污染物排放，改善環(huán)境質(zhì)量。因此，本課題的研究成果將產(chǎn)生顯著的社會(huì)效益，為構(gòu)建安全、高效、綠色、智能的社會(huì)發(fā)展體系提供技術(shù)支撐。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值看，工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的優(yōu)化與創(chuàng)新是提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。本課題的研究成果將直接應(yīng)用于航空航天、能源裝備、交通運(yùn)輸、高端裝備制造等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)這些產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品創(chuàng)新。例如，通過(guò)優(yōu)化飛機(jī)機(jī)翼、火箭發(fā)動(dòng)機(jī)等關(guān)鍵部件的設(shè)計(jì)，可以降低制造成本，提高性能，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力；通過(guò)優(yōu)化風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽(yáng)能電池板等能源裝備的設(shè)計(jì)，可以提高能源轉(zhuǎn)換效率，降低成本，促進(jìn)可再生能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)估計(jì)，本課題的研究成果在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用后，有望為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)數(shù)百億甚至上千億的經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

從學(xué)術(shù)價(jià)值看，本課題的研究將推動(dòng)工程力學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)、等多個(gè)學(xué)科的交叉融合與發(fā)展。首先，本課題的研究將深化對(duì)多物理場(chǎng)耦合作用下結(jié)構(gòu)行為演化規(guī)律的認(rèn)識(shí)，豐富和發(fā)展計(jì)算力學(xué)理論。通過(guò)構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合的智能優(yōu)化模型，可以揭示不同物理場(chǎng)之間的相互作用機(jī)理，為復(fù)雜工程問(wèn)題的建模與分析提供新的思路和方法。其次，本課題的研究將推動(dòng)智能優(yōu)化算法的發(fā)展，為解決其他領(lǐng)域的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題提供新的思路和方法。通過(guò)將多物理場(chǎng)耦合分析與智能優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，可以開(kāi)發(fā)出更加高效、準(zhǔn)確、魯棒的智能優(yōu)化算法，拓展智能優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用范圍。最后，本課題的研究將促進(jìn)工程設(shè)計(jì)與技術(shù)的深度融合，推動(dòng)智能設(shè)計(jì)理論的創(chuàng)新與發(fā)展。通過(guò)構(gòu)建智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的自動(dòng)化、智能化，為工程設(shè)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論和技術(shù)支撐。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在工程結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外研究已取得顯著進(jìn)展，但同時(shí)也暴露出一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。

國(guó)外在該領(lǐng)域的研究起步較早，理論研究與工程應(yīng)用均較為深入。在多物理場(chǎng)耦合分析方面，國(guó)外學(xué)者在流體-結(jié)構(gòu)相互作用（FSI）、熱-結(jié)構(gòu)耦合、電磁-熱-結(jié)構(gòu)耦合等方面開(kāi)展了大量研究。例如，美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)等高校的學(xué)者在非線性FSI分析方面取得了突破性進(jìn)展，開(kāi)發(fā)了如Abaqus、ANSYS等商業(yè)軟件中廣泛應(yīng)用的耦合算法。德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、達(dá)姆施塔特工業(yè)大學(xué)等高校則在高精度熱-結(jié)構(gòu)耦合分析方面具有傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，其研究成果廣泛應(yīng)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)、航空航天部件等領(lǐng)域。在優(yōu)化設(shè)計(jì)方法方面，美國(guó)密歇根大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)香檳分校等高校的學(xué)者在拓?fù)鋬?yōu)化、形狀優(yōu)化、尺寸優(yōu)化等方面進(jìn)行了深入研究，提出了諸多有效的優(yōu)化算法和理論方法。特別是在拓?fù)鋬?yōu)化領(lǐng)域，Sigmund、Kressel等學(xué)者提出的漸進(jìn)式拓?fù)鋬?yōu)化、密度法等算法，為復(fù)雜結(jié)構(gòu)的概念設(shè)計(jì)提供了有力工具。在智能優(yōu)化方法方面，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校、MIT等高校的學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算等技術(shù)應(yīng)用于工程優(yōu)化問(wèn)題，取得了積極成果。例如，他們開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)行為預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了快速代理模型構(gòu)建，顯著提高了優(yōu)化效率。

國(guó)內(nèi)在多物理場(chǎng)耦合分析領(lǐng)域的研究也取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的學(xué)者在流體-結(jié)構(gòu)相互作用、熱-結(jié)構(gòu)耦合等方面開(kāi)展了深入研究，開(kāi)發(fā)了適用于中國(guó)工程實(shí)際的多物理場(chǎng)耦合分析軟件和算法。特別是在航空航天領(lǐng)域，中國(guó)航天科技集團(tuán)、中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)等科研機(jī)構(gòu)與高校合作，在火箭發(fā)動(dòng)機(jī)、衛(wèi)星結(jié)構(gòu)等多物理場(chǎng)耦合分析方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，為我國(guó)航天事業(yè)的發(fā)展提供了重要支撐。在優(yōu)化設(shè)計(jì)方法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者在拓?fù)鋬?yōu)化、形狀優(yōu)化等方面也取得了顯著成果。例如，大連理工大學(xué)、西安交通大學(xué)等高校的學(xué)者提出了基于改進(jìn)遺傳算法的拓?fù)鋬?yōu)化方法，提高了算法的收斂速度和結(jié)果質(zhì)量。在智能優(yōu)化方法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者也在積極探索，浙江大學(xué)、南京航空航天大學(xué)等高校的學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于工程優(yōu)化問(wèn)題，取得了一些初步成果。

盡管國(guó)內(nèi)外在多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。

在多物理場(chǎng)耦合分析方面，現(xiàn)有研究主要集中于單一類型的物理場(chǎng)耦合，而多物理場(chǎng)強(qiáng)耦合作用下的復(fù)雜工程問(wèn)題仍需深入探索。例如，在航空航天領(lǐng)域，飛行器結(jié)構(gòu)在高速飛行時(shí)同時(shí)承受氣動(dòng)載荷、熱載荷、振動(dòng)載荷等多物理場(chǎng)耦合作用，其行為和性能演化規(guī)律尚不明確?，F(xiàn)有研究往往采用簡(jiǎn)化模型或假設(shè)，難以準(zhǔn)確反映真實(shí)情況。此外，多物理場(chǎng)耦合分析的計(jì)算成本較高，尤其是在考慮高精度網(wǎng)格劃分和非線性效應(yīng)時(shí)，計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以滿足實(shí)時(shí)設(shè)計(jì)的需求。如何發(fā)展高效、準(zhǔn)確的多物理場(chǎng)耦合分析方法，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

在優(yōu)化設(shè)計(jì)方法方面，現(xiàn)有優(yōu)化算法在處理多目標(biāo)、多約束、非凸的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，仍存在諸多不足。例如，遺傳算法、粒子群優(yōu)化等智能優(yōu)化算法在全局搜索能力、收斂速度、參數(shù)設(shè)置等方面存在局限性，難以有效地處理高維、復(fù)雜的設(shè)計(jì)空間。此外，現(xiàn)有優(yōu)化方法往往難以有效地平衡計(jì)算成本與設(shè)計(jì)精度，導(dǎo)致優(yōu)化過(guò)程效率低下。在多目標(biāo)優(yōu)化方面，現(xiàn)有方法難以有效地處理目標(biāo)之間的沖突，難以找到高質(zhì)量的帕累托最優(yōu)解集。如何發(fā)展高效、準(zhǔn)確、魯棒的多目標(biāo)優(yōu)化算法，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

在智能優(yōu)化方法方面，現(xiàn)有研究主要集中于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代理模型構(gòu)建，而基于物理機(jī)理的智能優(yōu)化模型構(gòu)建方法亟待發(fā)展。例如，如何將多物理場(chǎng)耦合的物理方程與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建基于物理機(jī)理的智能優(yōu)化模型，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。此外，現(xiàn)有智能優(yōu)化方法在處理不確定性信息、考慮多源數(shù)據(jù)融合等方面仍存在不足，難以滿足復(fù)雜工程問(wèn)題的實(shí)際需求。如何發(fā)展適應(yīng)復(fù)雜工程問(wèn)題的智能優(yōu)化方法，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

在工程應(yīng)用方面，現(xiàn)有研究成果向工程實(shí)踐的轉(zhuǎn)化率仍有待提高。例如，多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在航空航天、能源裝備等領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于起步階段，缺乏成熟的工程應(yīng)用案例和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。此外，現(xiàn)有設(shè)計(jì)工具往往難以與企業(yè)的現(xiàn)有設(shè)計(jì)流程和系統(tǒng)進(jìn)行有效集成，導(dǎo)致設(shè)計(jì)效率低下。如何發(fā)展適應(yīng)工程實(shí)際的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)工具，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

綜上所述，多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域仍存在諸多研究空白和挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步深入研究和探索。本課題擬針對(duì)這些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，開(kāi)展深入研究，以期推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和工程應(yīng)用。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本課題旨在通過(guò)多物理場(chǎng)耦合分析與智能優(yōu)化技術(shù)的深度融合，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法體系，解決當(dāng)前工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)面臨的效率、精度和智能化水平不足等問(wèn)題。具體研究目標(biāo)與內(nèi)容如下：

研究目標(biāo)

1.建立多物理場(chǎng)耦合的統(tǒng)一數(shù)學(xué)描述與算法框架。旨在發(fā)展一套能夠準(zhǔn)確描述力學(xué)、熱學(xué)、流體等多物理場(chǎng)耦合作用的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)值算法，為多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化提供基礎(chǔ)。

2.開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型。旨在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建能夠快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)在多物理場(chǎng)耦合作用下的響應(yīng)的代理模型，提高優(yōu)化效率。

3.設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化算法，平衡計(jì)算成本與設(shè)計(jì)精度。旨在開(kāi)發(fā)一種能夠根據(jù)當(dāng)前設(shè)計(jì)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略的自適應(yīng)優(yōu)化算法，在保證設(shè)計(jì)精度的前提下，最大限度地減少計(jì)算量。

4.構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。旨在將上述研究成果集成到一個(gè)完整的軟件系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合分析、參數(shù)預(yù)測(cè)、優(yōu)化設(shè)計(jì)和結(jié)果可視化等功能，為工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供智能化工具。

研究?jī)?nèi)容

1.多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述與算法框架研究

具體研究問(wèn)題：

*如何建立能夠準(zhǔn)確描述力學(xué)、熱學(xué)、流體等多物理場(chǎng)耦合作用的數(shù)學(xué)模型？

*如何設(shè)計(jì)高效的數(shù)值算法，解決多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的計(jì)算規(guī)模和計(jì)算精度問(wèn)題？

假設(shè)：

*通過(guò)引入多場(chǎng)耦合的本構(gòu)關(guān)系和界面條件，可以建立準(zhǔn)確描述多物理場(chǎng)耦合作用的數(shù)學(xué)模型。

*通過(guò)發(fā)展并行計(jì)算技術(shù)和自適應(yīng)網(wǎng)格加密技術(shù)，可以高效求解多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題。

2.基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型研究

具體研究問(wèn)題：

*如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建能夠快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)在多物理場(chǎng)耦合作用下的響應(yīng)的代理模型？

*如何將物理方程引入深度學(xué)習(xí)模型，提高代理模型的泛化能力和可解釋性？

假設(shè)：

*通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以學(xué)習(xí)多物理場(chǎng)耦合作用下結(jié)構(gòu)響應(yīng)與設(shè)計(jì)變量之間的關(guān)系。

*通過(guò)引入物理方程約束，可以構(gòu)建基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

3.自適應(yīng)優(yōu)化算法研究

具體研究問(wèn)題：

*如何設(shè)計(jì)一種能夠根據(jù)當(dāng)前設(shè)計(jì)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略的自適應(yīng)優(yōu)化算法？

*如何將多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型集成到自適應(yīng)優(yōu)化算法中，提高優(yōu)化效率？

假設(shè)：

*通過(guò)根據(jù)當(dāng)前設(shè)計(jì)點(diǎn)附近的最優(yōu)解分布情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化算法的搜索方向和步長(zhǎng)，可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化。

*將多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型作為代理模型，替代昂貴的物理仿真，可以顯著提高優(yōu)化效率。

4.多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)構(gòu)建

具體研究問(wèn)題：

*如何將上述研究成果集成到一個(gè)完整的軟件系統(tǒng)中？

*如何實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合分析、參數(shù)預(yù)測(cè)、優(yōu)化設(shè)計(jì)和結(jié)果可視化等功能？

假設(shè)：

*通過(guò)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，可以將多物理場(chǎng)耦合分析模塊、參數(shù)預(yù)測(cè)模塊、優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊和結(jié)果可視化模塊集成到一個(gè)軟件系統(tǒng)中。

*通過(guò)開(kāi)發(fā)友好的用戶界面，可以實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)的易用性和智能化。

5.應(yīng)用研究

具體研究問(wèn)題：

*如何將本課題的研究成果應(yīng)用于實(shí)際工程問(wèn)題？

*如何評(píng)估本課題的研究成果在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果？

假設(shè)：

*通過(guò)將本課題的研究成果應(yīng)用于航空航天、能源裝備等領(lǐng)域的實(shí)際工程問(wèn)題，可以驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性。

*通過(guò)與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行比較，可以評(píng)估本課題的研究成果在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果。

通過(guò)上述研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，本課題將推動(dòng)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，為復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供高效、精準(zhǔn)、智能化的設(shè)計(jì)工具，具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

六.研究方法與技術(shù)路線

本研究將采用理論分析、數(shù)值模擬、算法設(shè)計(jì)與軟件實(shí)現(xiàn)相結(jié)合的方法，圍繞多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述、參數(shù)預(yù)測(cè)、優(yōu)化算法和系統(tǒng)構(gòu)建等核心內(nèi)容展開(kāi)。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線如下：

研究方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述與算法框架研究

研究方法：

*基于連續(xù)介質(zhì)力學(xué)、熱力學(xué)、流體力學(xué)等基礎(chǔ)理論，建立多物理場(chǎng)耦合的控制方程體系。

*運(yùn)用泛函分析、微分幾何等數(shù)學(xué)工具，對(duì)控制方程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，分析其解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性。

*借鑒已有的數(shù)值方法，如有限元法（FEM）、有限體積法（FVM）、有限差分法（FDM）等，發(fā)展適用于多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的數(shù)值格式。

*采用并行計(jì)算技術(shù)，如MPI和OpenMP，設(shè)計(jì)高效的數(shù)值算法，解決大規(guī)模多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的計(jì)算效率問(wèn)題。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

*選擇典型的多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題，如流體-結(jié)構(gòu)相互作用（FSI）、熱-結(jié)構(gòu)耦合、電磁-熱-結(jié)構(gòu)耦合等，作為研究對(duì)象。

*通過(guò)改變控制參數(shù)，設(shè)計(jì)一系列數(shù)值算例，分析多物理場(chǎng)耦合行為的規(guī)律和特點(diǎn)。

*對(duì)比不同數(shù)值方法的計(jì)算結(jié)果，評(píng)估其精度和效率。

數(shù)據(jù)收集與分析方法：

*收集已有的多物理場(chǎng)耦合數(shù)值模擬結(jié)果和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

*對(duì)數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行后處理，提取關(guān)鍵物理量，如應(yīng)力、應(yīng)變、溫度、流速等。

*采用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)值擬合等方法，分析多物理場(chǎng)耦合行為的規(guī)律和特點(diǎn)。

2.基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型研究

研究方法：

*選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型。

*采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。

*引入物理方程約束，構(gòu)建基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型，如物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN），提高模型的準(zhǔn)確性和可解釋性。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

*收集多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的仿真數(shù)據(jù)或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。

*設(shè)計(jì)不同的模型結(jié)構(gòu)，比較其預(yù)測(cè)精度和效率。

*對(duì)比基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，評(píng)估其優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)收集與分析方法：

*收集多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的仿真數(shù)據(jù)或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，包括輸入設(shè)計(jì)變量和對(duì)應(yīng)的輸出響應(yīng)。

*對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、去噪等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

*采用交叉驗(yàn)證等方法，評(píng)估模型的泛化能力。

3.自適應(yīng)優(yōu)化算法研究

研究方法：

*基于遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模擬退火等經(jīng)典優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化策略。

*將多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型作為代理模型，替代昂貴的物理仿真，構(gòu)建基于代理模型的優(yōu)化算法。

*采用貝葉斯優(yōu)化等高效全局優(yōu)化技術(shù)，指導(dǎo)自適應(yīng)優(yōu)化過(guò)程。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

*選擇典型的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，如形狀優(yōu)化、拓?fù)鋬?yōu)化等，作為研究對(duì)象。

*設(shè)計(jì)不同的自適應(yīng)優(yōu)化策略，比較其優(yōu)化效率和解的質(zhì)量。

*對(duì)比基于代理模型的優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，評(píng)估其優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)收集與分析方法：

*收集優(yōu)化過(guò)程中的中間結(jié)果，如設(shè)計(jì)變量、目標(biāo)函數(shù)值、約束函數(shù)值等。

*采用帕累托前沿分析等方法，評(píng)估多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果的質(zhì)量。

*采用統(tǒng)計(jì)分析方法，分析優(yōu)化過(guò)程的收斂性。

4.多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)構(gòu)建

研究方法：

*采用模塊化設(shè)計(jì)思想，將多物理場(chǎng)耦合分析模塊、參數(shù)預(yù)測(cè)模塊、優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊和結(jié)果可視化模塊集成到一個(gè)軟件系統(tǒng)中。

*開(kāi)發(fā)友好的用戶界面，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)的易用性和智能化。

*采用面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù)，提高軟件系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

*選擇典型的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題，如航空航天部件設(shè)計(jì)、能源裝備設(shè)計(jì)等，作為應(yīng)用對(duì)象。

*在軟件系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合分析、參數(shù)預(yù)測(cè)、優(yōu)化設(shè)計(jì)和結(jié)果可視化等功能。

*對(duì)軟件系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性。

數(shù)據(jù)收集與分析方法：

*收集軟件系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如計(jì)算時(shí)間、內(nèi)存占用等，評(píng)估其性能。

*收集用戶反饋，改進(jìn)軟件系統(tǒng)的功能和性能。

技術(shù)路線

本課題的研究將按照以下技術(shù)路線展開(kāi)：

1.理論研究階段

*深入研究多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述和數(shù)值方法，建立多物理場(chǎng)耦合的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)值算法。

*研究基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型，探索物理方程在深度學(xué)習(xí)模型中的應(yīng)用。

*設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化算法，將多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型集成到優(yōu)化算法中，提高優(yōu)化效率。

2.數(shù)值模擬階段

*選擇典型的多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題，進(jìn)行數(shù)值模擬研究，驗(yàn)證理論模型和數(shù)值算法的正確性。

*收集數(shù)值模擬結(jié)果，作為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

*利用數(shù)值模擬結(jié)果，驗(yàn)證自適應(yīng)優(yōu)化算法的有效性。

3.算法優(yōu)化階段

*基于數(shù)值模擬結(jié)果，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)精度和效率。

*基于數(shù)值模擬結(jié)果和優(yōu)化算法的運(yùn)行數(shù)據(jù)，優(yōu)化自適應(yīng)優(yōu)化算法的策略和參數(shù)，提高優(yōu)化效率和解的質(zhì)量。

4.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)階段

*開(kāi)發(fā)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合分析、參數(shù)預(yù)測(cè)、優(yōu)化設(shè)計(jì)和結(jié)果可視化等功能。

*在軟件系統(tǒng)中集成優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型和自適應(yīng)優(yōu)化算法。

5.應(yīng)用驗(yàn)證階段

*選擇典型的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題，應(yīng)用多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性。

*收集用戶反饋，進(jìn)一步改進(jìn)軟件系統(tǒng)的功能和性能。

關(guān)鍵步驟

1.多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述與算法框架研究

*建立多物理場(chǎng)耦合的控制方程體系。

*設(shè)計(jì)高效的數(shù)值算法，解決多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的計(jì)算規(guī)模和計(jì)算精度問(wèn)題。

2.基于深度學(xué)習(xí)的多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型研究

*構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)多物理場(chǎng)耦合作用下結(jié)構(gòu)響應(yīng)與設(shè)計(jì)變量之間的關(guān)系。

*引入物理方程約束，構(gòu)建基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型。

3.自適應(yīng)優(yōu)化算法研究

*設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化算法的搜索方向和步長(zhǎng)。

*將多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型作為代理模型，替代昂貴的物理仿真，構(gòu)建基于代理模型的優(yōu)化算法。

4.多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)構(gòu)建

*將上述研究成果集成到一個(gè)完整的軟件系統(tǒng)中。

*開(kāi)發(fā)友好的用戶界面，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)的易用性和智能化。

通過(guò)上述研究方法和技術(shù)路線，本課題將系統(tǒng)地研究多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，為復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供高效、精準(zhǔn)、智能化的設(shè)計(jì)工具，具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本課題針對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題與工程挑戰(zhàn)，在理論、方法和應(yīng)用層面均提出了一系列創(chuàng)新點(diǎn)，旨在推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和工程應(yīng)用。

理論創(chuàng)新

1.多物理場(chǎng)耦合作用機(jī)理的深化理解與統(tǒng)一建模。傳統(tǒng)研究往往將多物理場(chǎng)耦合視為單一物理場(chǎng)問(wèn)題的疊加或簡(jiǎn)化處理，未能充分揭示不同物理場(chǎng)之間復(fù)雜的相互作用機(jī)理。本課題創(chuàng)新性地致力于建立能夠精確描述多物理場(chǎng)耦合內(nèi)在聯(lián)系的理論框架，特別是在強(qiáng)耦合、高非線性的復(fù)雜工況下。通過(guò)引入多場(chǎng)耦合的本構(gòu)關(guān)系、能量傳遞機(jī)制以及界面耦合條件，構(gòu)建更為精確和全面的數(shù)學(xué)模型，突破了現(xiàn)有理論在描述復(fù)雜耦合效應(yīng)方面的局限性。這種統(tǒng)一建模思想有助于從根本上理解多物理場(chǎng)耦合作用下結(jié)構(gòu)行為的演化規(guī)律，為后續(xù)的參數(shù)預(yù)測(cè)和優(yōu)化設(shè)計(jì)提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

2.基于物理機(jī)理的智能模型構(gòu)建理論。現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的代理模型多為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的黑箱模型，缺乏對(duì)物理規(guī)律的內(nèi)在體現(xiàn)，泛化能力和可解釋性有限。本課題的創(chuàng)新之處在于，探索將多物理場(chǎng)耦合的控制方程、守恒律以及基本的物理定律作為約束或嵌入到深度學(xué)習(xí)模型中，構(gòu)建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）或其他形式的基于物理機(jī)理的智能模型。這種理論創(chuàng)新旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理建模的深度融合，使得代理模型不僅能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，還能遵循已知的物理規(guī)律，從而提高模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和可解釋性，特別是在數(shù)據(jù)稀疏的情況下依然能夠表現(xiàn)良好。

方法創(chuàng)新

1.自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化策略的集成與動(dòng)態(tài)調(diào)整。針對(duì)多物理場(chǎng)耦合優(yōu)化問(wèn)題通常具有高維度、強(qiáng)耦合、多目標(biāo)沖突等特征，傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以在合理時(shí)間內(nèi)找到高質(zhì)量的帕累托最優(yōu)解集。本課題提出一種自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化策略，該策略能夠根據(jù)優(yōu)化過(guò)程的實(shí)時(shí)反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)（如種群規(guī)模、迭代次數(shù)、探索/利用平衡因子等）和搜索方向。具體而言，通過(guò)集成貝葉斯優(yōu)化進(jìn)行全局快速搜索，并結(jié)合局部精細(xì)優(yōu)化算法（如遺傳算法或粒子群優(yōu)化）進(jìn)行精修，并根據(jù)多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型的精度和不確定性信息，智能地分配計(jì)算資源，優(yōu)先探索潛在的高質(zhì)量解區(qū)域。這種自適應(yīng)方法能夠顯著提高優(yōu)化效率，在保證解的質(zhì)量的同時(shí)，有效降低計(jì)算成本。

2.多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)與優(yōu)化設(shè)計(jì)的協(xié)同迭代機(jī)制。現(xiàn)有研究往往將參數(shù)預(yù)測(cè)和優(yōu)化設(shè)計(jì)視為兩個(gè)獨(dú)立階段，導(dǎo)致信息傳遞效率低下。本課題創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了一種參數(shù)預(yù)測(cè)與優(yōu)化設(shè)計(jì)協(xié)同迭代的工作流程。在優(yōu)化過(guò)程中，利用實(shí)時(shí)生成的設(shè)計(jì)方案，通過(guò)多物理場(chǎng)耦合分析獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)，并即時(shí)更新或訓(xùn)練參數(shù)預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，將更新后的模型用于指導(dǎo)下一輪的優(yōu)化搜索，形成一個(gè)快速反饋閉環(huán)。這種協(xié)同迭代機(jī)制能夠確保參數(shù)預(yù)測(cè)模型始終貼近當(dāng)前的優(yōu)化狀態(tài)，提高預(yù)測(cè)精度，從而指導(dǎo)優(yōu)化方向，避免在低質(zhì)量區(qū)域進(jìn)行冗余搜索，實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率的顯著提升。

3.考慮不確定性信息的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化框架。實(shí)際工程問(wèn)題中，材料參數(shù)、載荷條件、環(huán)境因素等往往存在不確定性?，F(xiàn)有優(yōu)化方法大多假設(shè)這些因素是確定的，難以有效處理不確定性帶來(lái)的影響。本課題將不確定性量化（UQ）方法與智能優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建考慮不確定性信息的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化框架。通過(guò)采用概率分布、隨機(jī)抽樣或高階蒙托卡洛方法等方式描述不確定性，并基于此進(jìn)行魯棒優(yōu)化或概率優(yōu)化，確保設(shè)計(jì)方案在面臨實(shí)際不確定性時(shí)仍能滿足性能要求。這種方法創(chuàng)新性地將不確定性管理融入智能優(yōu)化設(shè)計(jì)流程，提高了設(shè)計(jì)結(jié)果的可靠性和魯棒性。

應(yīng)用創(chuàng)新

1.面向復(fù)雜工程問(wèn)題的智能化設(shè)計(jì)工具開(kāi)發(fā)。本課題的最終目標(biāo)并非停留在理論層面，而是致力于將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)用的智能化設(shè)計(jì)工具。通過(guò)將上述提出的理論創(chuàng)新和方法創(chuàng)新集成到一個(gè)用戶友好的軟件系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合分析、物理機(jī)理深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化以及不確定性量化等功能的一體化。該工具將能夠直接應(yīng)用于航空航天、能源裝備、汽車制造等領(lǐng)域的復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，如飛機(jī)機(jī)翼/機(jī)身形狀優(yōu)化、火箭發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片設(shè)計(jì)、核反應(yīng)堆壓力容器設(shè)計(jì)等，為工程師提供強(qiáng)大的智能化設(shè)計(jì)支持，加速創(chuàng)新設(shè)計(jì)進(jìn)程，縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。

2.推動(dòng)工程設(shè)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級(jí)。本課題的研究成果代表了工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)字化、智能化的發(fā)展方向。通過(guò)將先進(jìn)的計(jì)算力學(xué)理論、技術(shù)與優(yōu)化設(shè)計(jì)方法相結(jié)合，開(kāi)發(fā)智能化設(shè)計(jì)工具，有助于推動(dòng)傳統(tǒng)工程設(shè)計(jì)流程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。這種應(yīng)用創(chuàng)新將改變工程師依賴經(jīng)驗(yàn)和傳統(tǒng)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)的模式，使工程設(shè)計(jì)更加科學(xué)、高效、精準(zhǔn)和智能，提升我國(guó)在高端裝備制造等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，并促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

綜上所述，本課題在多物理場(chǎng)耦合的統(tǒng)一建模理論、基于物理機(jī)理的智能模型構(gòu)建、自適應(yīng)協(xié)同優(yōu)化策略以及考慮不確定性的智能設(shè)計(jì)工具開(kāi)發(fā)等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供全新的解決方案，具有重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。

八．預(yù)期成果

本課題旨在通過(guò)系統(tǒng)深入的研究，在理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)層面取得創(chuàng)新性成果，為復(fù)雜結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展提供重要支撐。預(yù)期成果主要包括以下幾個(gè)方面：

1.理論貢獻(xiàn)

*建立一套完善的多物理場(chǎng)耦合作用機(jī)理理論框架。通過(guò)深入研究不同物理場(chǎng)（如力學(xué)、熱學(xué)、流體等）之間的相互作用規(guī)律、能量傳遞機(jī)制以及耦合界面的行為特性，形成對(duì)多物理場(chǎng)耦合現(xiàn)象更為深刻和系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)。該理論框架將為精確描述復(fù)雜工況下的多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)提供基礎(chǔ)，推動(dòng)計(jì)算力學(xué)與多場(chǎng)耦合理論的發(fā)展。

*提出基于物理機(jī)理的智能模型構(gòu)建新理論。在融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與物理規(guī)律方面取得突破，發(fā)展出一系列具有物理可解釋性和強(qiáng)泛化能力的智能模型構(gòu)建方法。例如，形成針對(duì)不同類型多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）或其他混合智能模型的設(shè)計(jì)原則和訓(xùn)練策略，為解決復(fù)雜工程問(wèn)題的智能建模提供新的理論指導(dǎo)。

*發(fā)展自適應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論體系。針對(duì)多目標(biāo)、多約束、強(qiáng)耦合的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，建立自適應(yīng)優(yōu)化策略的理論基礎(chǔ)，闡明其動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制的有效性。提出衡量和優(yōu)化自適應(yīng)策略性能的指標(biāo)體系，為智能優(yōu)化理論的發(fā)展貢獻(xiàn)新的內(nèi)涵。

2.方法創(chuàng)新與軟件實(shí)現(xiàn)

*開(kāi)發(fā)出一系列高效的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化算法。基于自適應(yīng)策略和協(xié)同迭代機(jī)制，設(shè)計(jì)并驗(yàn)證多種適用于不同工程問(wèn)題的智能優(yōu)化算法，如自適應(yīng)貝葉斯優(yōu)化算法、物理約束深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法等。這些算法在效率、精度和魯棒性上應(yīng)顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。

*構(gòu)建基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)代理模型庫(kù)。針對(duì)典型的多物理場(chǎng)耦合設(shè)計(jì)問(wèn)題，開(kāi)發(fā)一系列高精度、高效率的物理信息深度學(xué)習(xí)模型，形成可供研究人員和工程師使用的模型庫(kù)。該模型庫(kù)將包含模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練方法和應(yīng)用案例，為快速構(gòu)建復(fù)雜問(wèn)題的代理模型提供便利。

*實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)原型。將理論研究成果、創(chuàng)新性算法和模型集成到一個(gè)功能完善、操作友好的軟件系統(tǒng)中。該系統(tǒng)應(yīng)具備多物理場(chǎng)耦合仿真分析、代理模型構(gòu)建、自適應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)、結(jié)果可視化和不確定性分析等功能模塊，為實(shí)際工程應(yīng)用提供強(qiáng)大的技術(shù)工具。

3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

*提升復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)效率與性能。通過(guò)應(yīng)用本課題研發(fā)的智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法與工具，能夠顯著縮短復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)周期，提高設(shè)計(jì)效率。同時(shí)，在保證結(jié)構(gòu)安全可靠的前提下，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在多目標(biāo)（如輕量化、高強(qiáng)度、高剛度、低成本等）之間的最優(yōu)平衡，提升結(jié)構(gòu)綜合性能。

*推動(dòng)高端裝備制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步。本課題的研究成果可直接應(yīng)用于航空航天（如飛機(jī)氣動(dòng)彈性優(yōu)化、火箭發(fā)動(dòng)機(jī)熱結(jié)構(gòu)耦合設(shè)計(jì)）、能源裝備（如風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片氣動(dòng)-結(jié)構(gòu)-熱耦合設(shè)計(jì)、核反應(yīng)堆壓力容器多場(chǎng)耦合分析）、汽車制造（如車身輕量化設(shè)計(jì)、新能源汽車電池包熱管理優(yōu)化）等領(lǐng)域的核心部件設(shè)計(jì)，助力我國(guó)高端裝備制造業(yè)的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品創(chuàng)新。

*促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平提升。應(yīng)用于橋梁、建筑、大型水壩等基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以提高其承載能力、耐久性和抗災(zāi)韌性，保障公共安全，降低全生命周期成本。

*培養(yǎng)高水平人才與知識(shí)傳播。通過(guò)本課題的研究，培養(yǎng)一批掌握多物理場(chǎng)耦合分析、智能優(yōu)化設(shè)計(jì)和技術(shù)的復(fù)合型高級(jí)人才。研究成果將通過(guò)學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)會(huì)議、技術(shù)報(bào)告、在線課程等多種形式進(jìn)行傳播，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)交流與知識(shí)普及。

*形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10-15篇，申請(qǐng)發(fā)明專利5-8項(xiàng)。研究成果有望形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的軟件著作權(quán)和專利技術(shù)，為相關(guān)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)引進(jìn)、消化吸收再創(chuàng)新提供支撐，推動(dòng)成果的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

綜上所述，本課題預(yù)期在多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域取得一系列具有創(chuàng)新性和重要應(yīng)用價(jià)值的成果，為解決復(fù)雜工程問(wèn)題的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)提供新的理論、方法和工具，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的理論發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，并產(chǎn)生顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本課題的實(shí)施將按照科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯柯肪€，合理規(guī)劃各階段任務(wù)，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。項(xiàng)目實(shí)施周期預(yù)計(jì)為三年，分為六個(gè)主要階段，具體計(jì)劃如下：

第一階段：理論研究與方案設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*團(tuán)隊(duì)成員對(duì)國(guó)內(nèi)外多物理場(chǎng)耦合分析、智能優(yōu)化設(shè)計(jì)及深度學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行深入調(diào)研，梳理現(xiàn)有研究現(xiàn)狀、存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)。

*基于調(diào)研結(jié)果，明確本課題的研究重點(diǎn)和創(chuàng)新方向，初步建立多物理場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)描述框架，設(shè)計(jì)基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)和自適應(yīng)優(yōu)化算法的核心策略。

*完成課題申報(bào)書及相關(guān)研究方案的撰寫與論證。

*進(jìn)度安排：

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，提交調(diào)研報(bào)告。

*第3-4個(gè)月：確定研究框架和創(chuàng)新方案，完成課題申報(bào)書撰寫。

*第5-6個(gè)月：研究方案內(nèi)部評(píng)審與修改，最終確定研究計(jì)劃。

第二階段：多物理場(chǎng)耦合數(shù)學(xué)模型與數(shù)值方法研究（第7-18個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*深入研究力學(xué)、熱學(xué)、流體等多物理場(chǎng)耦合的控制方程及本構(gòu)關(guān)系，建立精確的數(shù)學(xué)模型。

*開(kāi)發(fā)適用于多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的數(shù)值算法，包括有限元格式、離散化方法及求解策略。

*針對(duì)強(qiáng)耦合、高非線性問(wèn)題，研究并行計(jì)算技術(shù)和自適應(yīng)網(wǎng)格加密方法，提高數(shù)值計(jì)算的效率和精度。

*選擇典型的流體-結(jié)構(gòu)相互作用、熱-結(jié)構(gòu)耦合等問(wèn)題，進(jìn)行數(shù)值模擬驗(yàn)證，分析模型的準(zhǔn)確性和算法的效率。

*進(jìn)度安排：

*第7-12個(gè)月：完成多物理場(chǎng)耦合數(shù)學(xué)模型構(gòu)建，初步開(kāi)發(fā)數(shù)值算法。

*第13-16個(gè)月：進(jìn)行數(shù)值算法的優(yōu)化與并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)，完成數(shù)值模擬驗(yàn)證。

*第17-18個(gè)月：總結(jié)數(shù)值模擬結(jié)果，完成該階段研究報(bào)告。

第三階段：基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建（第13-30個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*收集或生成多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題的仿真或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練和測(cè)試。

*構(gòu)建基于物理機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型（如物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），并完成模型訓(xùn)練和優(yōu)化。

*開(kāi)發(fā)模型評(píng)估方法，驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度、泛化能力和可解釋性。

*將訓(xùn)練好的模型集成到初步的優(yōu)化框架中，進(jìn)行小規(guī)模測(cè)試。

*進(jìn)度安排：

*第19-24個(gè)月：完成數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，構(gòu)建并訓(xùn)練初步的物理信息深度學(xué)習(xí)模型。

*第25-28個(gè)月：模型優(yōu)化與評(píng)估，完成模型庫(kù)的初步建設(shè)。

*第29-30個(gè)月：將模型集成到優(yōu)化框架，進(jìn)行初步測(cè)試，完成該階段研究報(bào)告。

第四階段：自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化算法研究與實(shí)現(xiàn)（第25-42個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*基于多物理場(chǎng)耦合參數(shù)預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化策略，包括動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化參數(shù)和搜索方向的方法。

*將自適應(yīng)優(yōu)化策略與貝葉斯優(yōu)化、遺傳算法等智能優(yōu)化算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)協(xié)同迭代優(yōu)化流程。

*開(kāi)發(fā)自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化算法的軟件模塊，并進(jìn)行算法驗(yàn)證與參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*選擇典型的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，應(yīng)用所開(kāi)發(fā)的優(yōu)化算法，驗(yàn)證其有效性和效率。

*進(jìn)度安排：

*第25-30個(gè)月：設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化策略，初步實(shí)現(xiàn)算法框架。

*第31-36個(gè)月：將自適應(yīng)策略與智能優(yōu)化算法結(jié)合，完成算法實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試。

*第37-42個(gè)月：進(jìn)行算法驗(yàn)證、參數(shù)調(diào)優(yōu)，完成多目標(biāo)優(yōu)化軟件模塊開(kāi)發(fā)，完成該階段研究報(bào)告。

第五階段：多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與集成（第37-54個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*進(jìn)行系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)，確定系統(tǒng)架構(gòu)、功能模塊和技術(shù)路線。

*開(kāi)發(fā)多物理場(chǎng)耦合分析模塊、參數(shù)預(yù)測(cè)模塊、優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊和結(jié)果可視化模塊。

*將各個(gè)模塊集成到統(tǒng)一的軟件系統(tǒng)中，進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試與調(diào)試。

*開(kāi)發(fā)用戶友好的圖形化界面，提高系統(tǒng)的易用性。

*進(jìn)度安排：

*第37-42個(gè)月：完成系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)，開(kāi)始模塊開(kāi)發(fā)。

*第43-48個(gè)月：完成主要功能模塊的開(kāi)發(fā)與初步集成。

*第49-54個(gè)月：進(jìn)行系統(tǒng)集成、測(cè)試與調(diào)試，開(kāi)發(fā)用戶界面，完成系統(tǒng)原型。

第六階段：應(yīng)用驗(yàn)證與成果總結(jié)（第54-36個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*選擇典型的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題（如航空航天部件、能源裝備等），應(yīng)用開(kāi)發(fā)的多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

*對(duì)比傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和本課題方法的設(shè)計(jì)結(jié)果，評(píng)估系統(tǒng)的有效性和實(shí)用價(jià)值。

*收集用戶反饋，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)和完善。

*撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文和專利申請(qǐng)，整理項(xiàng)目成果。

*進(jìn)度安排：

*第55-60個(gè)月：選擇工程應(yīng)用案例，進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。

*第61-64個(gè)月：總結(jié)應(yīng)用結(jié)果，根據(jù)反饋改進(jìn)系統(tǒng)。

*第65-72個(gè)月：完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、論文撰寫和專利申請(qǐng)，整理項(xiàng)目成果，準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略

1.技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：多物理場(chǎng)耦合模型的建立和求解可能遇到數(shù)學(xué)上難以處理的問(wèn)題，如病態(tài)性、非線性強(qiáng)等，導(dǎo)致模型精度不足或計(jì)算效率低下。

*應(yīng)對(duì)措施：加強(qiáng)數(shù)學(xué)建模和數(shù)值方法的理論研究，探索新的數(shù)值格式和算法；采用自適應(yīng)網(wǎng)格加密和并行計(jì)算技術(shù)提高計(jì)算效率；建立模型驗(yàn)證機(jī)制，通過(guò)與傳統(tǒng)方法對(duì)比和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證確保模型精度。

*風(fēng)險(xiǎn)描述：深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練可能遇到數(shù)據(jù)不足、模型過(guò)擬合或泛化能力差等問(wèn)題，影響其在實(shí)際工程中的應(yīng)用效果。

*應(yīng)對(duì)措施：采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)；引入正則化方法和物理約束提高模型泛化能力；建立模型評(píng)估體系，全面評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。

*風(fēng)險(xiǎn)描述：自適應(yīng)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)可能存在理論缺陷或參數(shù)設(shè)置不當(dāng)，導(dǎo)致優(yōu)化效率低或陷入局部最優(yōu)。

*應(yīng)對(duì)措施：進(jìn)行充分的算法理論分析和理論證明；通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)算法參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；采用多種優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，選擇最優(yōu)算法組合。

2.管理風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：項(xiàng)目進(jìn)度可能因人員變動(dòng)、外部合作等不確定性因素而延誤。

*應(yīng)對(duì)措施：建立完善的項(xiàng)目管理機(jī)制，明確各階段任務(wù)和時(shí)間節(jié)點(diǎn)；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，定期召開(kāi)項(xiàng)目會(huì)議，及時(shí)溝通和解決問(wèn)題；建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，提前識(shí)別和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

*風(fēng)險(xiǎn)描述：經(jīng)費(fèi)使用可能存在不合理分配或浪費(fèi)現(xiàn)象。

*應(yīng)對(duì)措施：制定詳細(xì)的經(jīng)費(fèi)使用計(jì)劃，明確各項(xiàng)支出的用途和標(biāo)準(zhǔn)；建立嚴(yán)格的經(jīng)費(fèi)管理制度，確保經(jīng)費(fèi)使用的合理性和透明度；定期進(jìn)行經(jīng)費(fèi)使用情況審查，及時(shí)調(diào)整經(jīng)費(fèi)分配。

3.應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：研究成果可能存在與實(shí)際工程需求脫節(jié)，難以推廣應(yīng)用。

*應(yīng)對(duì)措施：加強(qiáng)與工程領(lǐng)域的合作，深入了解實(shí)際工程需求；選擇典型的工程案例進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，根據(jù)反饋不斷改進(jìn)系統(tǒng)功能；提供完善的用戶培訓(xùn)和技術(shù)支持，降低應(yīng)用門檻。

通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本課題將有效識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利進(jìn)行，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本課題的成功實(shí)施依賴于一支具有多學(xué)科交叉背景、豐富研究經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大工程實(shí)踐能力的核心團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)成員涵蓋計(jì)算力學(xué)、、優(yōu)化理論以及相關(guān)工程應(yīng)用領(lǐng)域，能夠?yàn)檎n題研究提供全方位的技術(shù)支持和智力保障。

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

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，教授，博士，主要研究方向?yàn)橛?jì)算力學(xué)與智能優(yōu)化設(shè)計(jì)。在多物理場(chǎng)耦合分析、拓?fù)鋬?yōu)化及機(jī)器學(xué)習(xí)在工程中的應(yīng)用方面具有15年研究經(jīng)驗(yàn)，主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI收錄30余篇，出版專著2部。曾獲得國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，在復(fù)雜結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域具有系統(tǒng)性的研究積累和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

*團(tuán)隊(duì)核心成員A：李強(qiáng)，副教授，博士，主要研究方向?yàn)榱黧w-結(jié)構(gòu)相互作用與深度學(xué)習(xí)。在氣動(dòng)彈性分析、非線性振動(dòng)以及物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面具有10年研究經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)將理論分析與數(shù)值模擬相結(jié)合，解決航空航天領(lǐng)域的復(fù)雜工程問(wèn)題。在國(guó)內(nèi)外核心期刊發(fā)表論文20余篇，申請(qǐng)專利5項(xiàng)，曾參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。

*團(tuán)隊(duì)核心成員B：王偉，研究員，博士，主要研究方向?yàn)闊峤Y(jié)構(gòu)耦合與智能優(yōu)化算法。在工程熱力學(xué)、結(jié)構(gòu)熱分析以及自適應(yīng)優(yōu)化策略方面具有12年研究經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)開(kāi)發(fā)高效的數(shù)值算法和優(yōu)化軟件，在能源裝備熱管理優(yōu)化領(lǐng)域具有突出貢獻(xiàn)。主持完成省部級(jí)科研項(xiàng)目8項(xiàng)，發(fā)表高水平論文35篇，其中EI收錄25篇，出版專業(yè)教材1部。

*團(tuán)隊(duì)核心成員C：趙敏，工程師，碩士，主要研究方向?yàn)橹悄軆?yōu)化設(shè)計(jì)與軟件工程。在智能優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)、工程軟件開(kāi)發(fā)以及人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)方面具有8年工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉多種編程語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)環(huán)境，曾參與多個(gè)大型工程仿真軟件的開(kāi)發(fā)與維護(hù)工作，具備將復(fù)雜理論方法轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用軟件的專業(yè)能力。

*青年骨干D：陳浩，博士，主要研究方向?yàn)槎辔锢韴?chǎng)耦合機(jī)理與機(jī)器學(xué)習(xí)建模。在計(jì)算力學(xué)理論基礎(chǔ)、多物理場(chǎng)耦合現(xiàn)象的數(shù)值模擬以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方面具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)處理高維、非線性復(fù)雜工程問(wèn)題，為本課題的理論研究和模型開(kāi)發(fā)提供了關(guān)鍵支持。

*項(xiàng)目助理：劉洋，碩士，主要研究方向?yàn)楣こ虜?shù)值模擬與數(shù)據(jù)處理。負(fù)責(zé)項(xiàng)目日常管理、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)整理以及數(shù)值模擬結(jié)果可視化工作，具有扎實(shí)的工程背景和良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠高效完成項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中的各項(xiàng)技術(shù)支持任務(wù)。

團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，研究經(jīng)驗(yàn)豐富，在本課題相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表了大量高水平論文，并擁有多項(xiàng)專利技術(shù)。團(tuán)隊(duì)成員之間具有多年的合作基礎(chǔ)，在多物理場(chǎng)耦合智能優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域形成了緊密的科研合作網(wǎng)絡(luò)，具備完成本課題所需的全面技術(shù)能力和資源保障。

2.團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用“核心引領(lǐng)、分工協(xié)作、動(dòng)態(tài)調(diào)整”的合作模式，確保研究任務(wù)的高效協(xié)同與高質(zhì)量完成。

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：全面負(fù)責(zé)課題的總體規(guī)劃、資源協(xié)調(diào)和進(jìn)度管理，主持關(guān)鍵技術(shù)難題的攻關(guān)，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開(kāi)展研究工作，并負(fù)責(zé)對(duì)外合作與成果推廣。

*團(tuán)隊(duì)核心成員A：負(fù)責(zé)流體-結(jié)構(gòu)相互作用的多物理場(chǎng)耦合機(jī)理研究，開(kāi)發(fā)基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代理模型，并主導(dǎo)氣動(dòng)彈性優(yōu)化設(shè)計(jì)方向的算法研發(fā)與工程應(yīng)用驗(yàn)證。

*團(tuán)隊(duì)核心成員B：負(fù)責(zé)熱-結(jié)構(gòu)耦合問(wèn)題的理論建模與數(shù)值方法研究，開(kāi)發(fā)自適應(yīng)優(yōu)化算法，并負(fù)責(zé)能源裝備設(shè)計(jì)方向的系統(tǒng)應(yīng)用驗(yàn)證。

*團(tuán)隊(duì)核心成員C：負(fù)責(zé)項(xiàng)目軟件系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括多物理場(chǎng)耦合分析模塊、參數(shù)預(yù)測(cè)模塊、優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊和結(jié)果可視化模塊，確保系統(tǒng)功能的完整性與易用性。

*青年骨干D：負(fù)責(zé)多物理場(chǎng)耦合機(jī)理的深度研究，探索基于物理機(jī)理的智能模型構(gòu)建新理論，并負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的理論分析與算法設(shè)計(jì)。

*項(xiàng)目助理：負(fù)責(zé)項(xiàng)目文檔管理、數(shù)據(jù)整理與分析，協(xié)助團(tuán)隊(duì)成員完成實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果解讀，并提供日常行政與技術(shù)支持。

合作模式具體體現(xiàn)為：首先，在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人統(tǒng)籌規(guī)劃下，各核心成員根據(jù)自身專業(yè)優(yōu)勢(shì)承擔(dān)關(guān)鍵研究任務(wù)，形成“理論研究-方法開(kāi)發(fā)-系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)-應(yīng)用驗(yàn)證”的技術(shù)路線。其次，通過(guò)定期召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)、專題研討會(huì)等形式，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部溝通與交流，及時(shí)解決研究過(guò)程中遇到的問(wèn)題。再次，建立共享的代碼庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)研究資源的開(kāi)放共享，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)同創(chuàng)新。最后，根據(jù)研究進(jìn)展，動(dòng)態(tài)調(diào)整團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù)分配，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。通過(guò)這種分工明確、