国际合作

       为推动学院国际化建设，开阔师生国际学术视野，进一步营造良好学术氛围，2023年10月23日，受我院肖曼玉副教授邀请，法国贡比涅技术大学Piotr BREITKOPF教授、Ludovic CAUVIN教授、法国图尔大学Guénhaël LE QUILLIE一行三人来访我院，做客学院九章国际论坛。数统学院院长聂玉峰，国际交流与合作办公室主任肖曼玉、国际化秘书李卓榕以及学院多名师生参加了此次讲座。讲座由聂玉峰院长主持。

       Piotr Breitkopf教授报告主题为“Introduction to Design and Analysis of Computer Experiments with Gaussian Process Regression”，主要讲述了高斯过程回归计算机实验设计与分析和计算力学中的非线性形流形机器学习方法。Piotr Breitkopf教授从缩减模型的动机讲起，以嵌入假设和光滑流形假设为切入点，通过讲述伽辽金方法、本征正交分解等理论进而讲述了一些应用实例：大规模拓扑优化、多尺度拓扑优化、瞬态动力学下的超缩减方法、SVD分解、稀疏模态选取准则，形状优化、多保真缩减模型、流固耦合问题等。最后给出了其关于流形学习的独特见解。

       Ludovic Cauvin教授报告主题为“Modeling of Size Effect in the Mechanical Nonlinear Behavior of Nanocomposites”，他通过"流形学习方法"（manifold learning approach）提出了一种数据驱动的模拟方法。Ludovic Cauvin教授详细讲述了在多尺度实验数据增加的背景下，以及采用纳米压痕、透射电子显微镜（TEM）、电子背散射衍射（EBSD）等技术来探索多晶纹理对金属弹性和塑性行为的影响。Ludovic Cauvin教授强调了由于计算成本等挑战，将这些数据整合到有限元模拟中是一个巨大的挑战。他提出了使用"Proper Orthogonal Decomposition (POD)"的创新方法，以减小纹理信息的维度。这是为了处理材料纹理数据的周期性。最后，他介绍了通过学术案例研究来演示这一方法的应用。

       Guénhaël LE QUILLIE教授报告主题为“Characterization of Elastomer Materials using Instrumented Indentation Test and the Shape-Manifold Approach”，主要讲述了通过引入"流形机器学习方法"来解决仪器化压痕实验的非线性弹性问题。Guénhaël LE QUILLIE教授首先讨论了从实验仪器化压痕曲线中提取弹性材料的材料行为定律参数的重要性，并详细介绍了该方法的实施。随后，他强调了在从实际实验测量中确定材料性质时所面临的各种挑战，包括摩擦系数、接触检测复杂性和材料表面的粗糙度等问题。最后，Guénhaël LE QUILLIE教授指出，尽管已取得了一些有希望的结果，但相关持续工作仍在进行，以进一步提高这一创新方法的效率。

       讲座结束后，与会师生与三位教授展开了积极的讨论，分享了他们对讲座内容的疑虑和问题。三位教授耐心回答了他们的提问，为在场的学者和学生提供了宝贵的见解。聂玉峰院长表示，此次讲座促进了两校在人才培养、课程教学以及在数值模拟和力学优化方面的科研合作。不仅有助于同学们开阔国际视野，更是激发了师生参与国际交流与合作的热情，为提高学生的综合素质和全球胜任力提供了新路径。

图文：肖曼玉 李卓榕

审核：都琳