报告题目：深度学习赋能下的结构基因继承拓扑优化与人机交互设计
时间：2024年5月30日（星期四）13:30-15:00
地点：南岭校区基础科学实验馆力学系220会议室
报告人：张维声教授
主持人：左文杰
报告人简介：
张维声，大连理工大学教授、教授/博士生导师，国家自然科学基金委优秀青年基金获得者，目前主要从事结构拓扑优化等研究。已在cmame、ijnme等国际计算力学优秀期刊发表论文60余篇（包括多篇esi热点、高被引论文），sci他引3500余次。曾获国家自然科学二等奖、教育部“高等学校科学研究优秀成果奖（自然科学）”一等奖，辽宁省青年科技奖，钱令希计算力学青年奖，获辽宁省优秀科技工作者、大连市杰出青年科技人才、辽宁省“青年拔尖人才”等荣誉称号。目前担任《固体力学学报》、《应用力学学报》特邀青年编委。
报告摘要：
结构优化设计通常要预设大量的先验知识以达到满足制造和设计要求、大幅缩短设计周期、获取优异结构表现/性能的目的。然而现有经验启发下的材料/结构形式生成手段缺乏严格的理论支撑，难以实现系统化的启发式结构设计，且设计结果中结构模式复制痕迹严重，缺失数学与力学驱动。本工作在结构拓扑优化中引入“结构基因”这一概念，将先进的设计理念、有效的先验知识均定义为结构基因。借助深度学习技术，建立了系统的结构基因继承拓扑优化设计新框架。在这一新框架下可以使用传统的结构优化模型获取全新的材料/结构分布形式，并使得大量复杂且难以数学表征的材料/结构形式可以作为结构基因在设计中继承并呈现，从而获取新颖的力学/物理性能。此外，通过对特殊力学性能结构的基因继承，还研发了人工智能驱动下的自然语言交互式优化工具chatopt，可为先进功能结构、生物启发结构、智能结构的系统化设计提供全新的技术途径。
主办单位：吉林大学机械与航空航天工程学院