数知驱动的湍流大涡模拟方法

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      湍流两次被《Science》杂志列为未解决的125个重大科学问题之一，机器学习正在改变湍流研究的范式。本次报告将介绍数知驱动的湍流大涡模拟方法，它的目标在于解决工业湍流的核心问题，满足新一代的计算流体力学软件的需求。研究内容包括：（1）时间精准的湍流模型，能够求解湍流大尺度涡随时间演化的动力学特性；（2）基于神经网络的增才学习方法，它能够用于非平衡流动的壁面模型；（3）基于集合卡尔曼的优化方法，它能够解决湍流的混沌特性导致优化目标的梯度发散。最后我们以量纲学习和奇异摄动为例，展望人工智能对湍流研究范式的改变。

      何国威，中国科学院力学研究所研究员，学术所长，中国科学院大学工程科学学院院长。现任中国力学学会理事长和美国物理学会《Phys. Rev. Fluids》杂志副主编。曾获国家青年科学基金项目（A类），并当选美国物理学会Fellow，2017年当选为中国科学院院士。研究领域为: 湍流和计算流体力学，湍流噪声和机器学习。