报告题目：机器学习辅助的流场测量技术

报  告 人： 潘 翀 教授

邀  请 人：季 斌  教授

时      间： 2024年8月8日（星期四）下午2:30

地      点： 水资源国重大楼A区202会议室

报告人简介：

潘翀，北京航空航天大学航空科学与工程学院教授，国家杰出青年基金获得者。主要从事先进流场测量技术、壁湍流拟序结构和和湍流控制相关研究，在Journal of Fluid Mechanics、Physics of Fluids、AIAA Journal、Experiment in Fluids等国内外力学和航空航天权威期刊发表SCI论文80余篇，SCI他引1000余次。获授权国家发明专利20余项、软件著作权12项。曾获国家技术发明二等奖、教育部技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖等。任中国空气动力学会理事、中国力学学会流体力学专业委员会委员、北京力学学会流体力学专业委员会副主任委员，《空气动力学报》和《气动研究与实验》副主编。

报告简介：

流体测量为认识、把握复杂流动的时空演化规律提供大数据。机器学习的最终目的是用已有数据取代未来实验/试验。在仍然需要流体测量实验/试验的现阶段，如何用机器学习的方法来辅助测量并提升测量能力，是一个重要且有趣的机器学习应用方向。本报告将汇报我们在这一方向上的几个尝试，包括神经网络空间标定模型、粒子三维重构的NN-LOS算法、混合蚁群粒子匹配算法和机器学习增强的表面形貌测量方法。

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