“复杂物理现象的建模、仿真与AI求解”专题研讨会成功举办

北京大学楚梦渝助理教授作了题为“构建仿真就绪的三维世界”的报告。她从真实场景重建与生成式三维内容两条路径出发，讨论如何将几何、外观和语义信息进一步转化为可供物理仿真直接使用的数字资产。报告介绍了基于3D高斯表示的场景重建，以及面向降雨、积水、燃烧等现象的实时仿真方法，并探讨利用多模态大模型自动识别物体、材质及其物理属性，降低传统场景逐物体标注与参数配置的成本。她进一步指出，仿真资产不仅要“看起来真实”，还要具备与真实世界一致的交互反馈，为自动驾驶、机器人训练和数字内容生成提供可靠支撑。

中国科学技术大学苏州高等研究院刘道明副研究员作了题为“基于微分几何的弹性壳建模与仿真”的报告。他从薄壳结构的几何描述和力学能量出发，梳理了拉伸、弯曲等关键变形机制及其离散计算方式，分析了复杂曲面、非规则网格和有限厚度给数值求解带来的挑战。报告结合相关研究与工程实例，讨论如何借助微分几何工具建立更一致的壳体表示，在保持几何细节和物理合理性的同时提升求解稳定性与计算效率。交流环节中，与会师生还就壳厚度处理、体模型与壳模型的适用边界等问题进行了探讨。

南开大学任博教授作了题为“浅探高效高精度烟雾生成”的报告。他结合团队近年来在流体仿真与数据驱动求解方面的研究，分析了烟雾等三维动态现象对分辨率、细节保持、计算速度和泛化能力提出的多重要求。报告指出，直接依赖大规模数据训练三维乃至四维时空模型，往往面临数据生成代价高、边界情形覆盖不足等问题；而经典物理规律仍是具有广泛适用性的可靠基础。围绕这一矛盾，他探讨了物理仿真与神经网络协同的多种路径，包括面向特定任务的模型蒸馏、将物理结构嵌入网络，以及以传统数值计算提供约束与校正。

上海交通大学李伟副教授作了题为“Kinetic-based Multiphase Flow Simulation and Fluid-Solid Coupling”的报告，系统介绍了基于动理学方法的多相流模拟及流固耦合研究。他从液体-气体界面、气泡、液滴、颗粒与多孔介质等典型现象出发，梳理了自由表面和多相界面建模中的稳定性、密度比、质量守恒及界面精度问题，并展示了在统一框架下处理多组分流体和复杂耦合效应的探索。报告还介绍了液体与沙粒等颗粒材料相互作用的建模方法，通过浮力、阻力、含水率及质量补偿等机制，实现不同密度颗粒、吸水和结块等现象的模拟，为影视特效、工业流动及机器人虚拟环境提供高效计算基础。

山东大学在读博士生星宇以“GMT：面向微结构均匀化的快速高保真求解”为题介绍最新研究。微结构能够通过内部几何编码材料的力学和热学性能，但海量候选结构的性能评估通常需要反复开展高成本仿真。针对这一瓶颈，研究将神经网络与几何多重网格的层次结构相结合，以网络提供高质量初始化，并借助数值求解过程保证精度与可靠性。报告显示，该方法可将相对残差推进至10⁻⁵量级，相较先进数值求解器获得最高约160倍加速，同时保持可微性，可服务于逆向设计和大规模材料数据库分析。报告还讨论了边界条件、问题规模及网络与数值方法进一步融合等方向。

山东大学在读博士生张卫正围绕“基于物理信息神经网络的换热器仿真求解”作报告。面向航空航天、能源运输等领域结构日益紧凑复杂的换热器，他分析了传统流程中几何提取、网格划分和重复仿真的高昂成本，并探索以隐式神经场绕开显式网格生成。针对标准物理信息神经网络（PINNs）虽能降低局部方程残差、却未必保证复杂几何域内整体质量与能量守恒的问题，研究引入多尺度控制体、积分形式约束及跨介质传热约束，使流量传输与冷热流体-固体之间的能量交换更加闭合。相关工作为复杂换热结构的快速评估、可微优化和工程设计提供了新的计算路径。