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新聞通知

【学术报告】研究生“灵犀学术殿堂”第472期之Piotr Breitkopf教授报告会通知
2019-05-26 15:03   党委學生工作部 理學院 審核人:   (點擊: )

全校師生:

我校定于2019年5月30日举办研究生灵犀学术殿堂——Piotr Breitkopf教授报告会,现将有关事项通知如下:

1.報告會簡介

报告人:Piotr Breitkopf教授

時間:2019年5月30日(星期四)上午10:30-12:10

地點:長安校區理學院數學系214會議室

报告题目:Model Order Reduction, Intrusive and Noninstrusive Approaches

模型降階/縮減模型,侵入式和非侵入式近似方法

內容簡介:

Industrial usage of numerical math-based tools such as the finite element method may in some applications become prohibitive due to the computational cost. This is particularly true in the automotive sector when optimizing the shape of a vehicle in crash situations. Model Order Reduction addresses this issue. Most model order reduction methods rely on the construction of a reduced basis to project the model on. The Proper Orthogonal Decomposition (POD) builds a modal basis from solution observations called snapshots. Data are in a first stage taken from full order model runs and then processed in a so-called off-line phase to give the reduced basis which is then used to build the reduced model. However, some difficulties arise in the POD. The data generated in the observation phase may become huge and hard to manipulate. Moreover, the computational cost for post-processing this data may as well explode. Another issue concerns the numerical integration schemes, i.e. the position of numerical integration points and the integration weights. Finally, the source code of the solver is not always available, requiring thus non-intrusive approaches.

在實際的工業應用中,力求高精度的數值計算(有限元法、有限體積法以及邊界元法等)來獲得精確的目標函數值和約束函數值,所需計算時間太長,而在優化過程中因需要多次這樣的叠代,往往讓計算量大到無法實現的地步。如何縮減理論的數值計算方法與實際複雜工程的巨大計算量的距離,成爲不容忽視的一個難題,特別是在汽車行業,當優化車輛在碰撞情況下的形狀時尤其如此,目前已有一些模型降階方法來解決此類問題,但大多數模型降階方法依賴于所構造的降階基來對模型進行投影。利用正交分解(POD)從高精度的數值模型得到的快照(解的觀測值)信息來構建一個模態基,然後在降維後的模型中進行近似求解。然而,這種思路仍存在一些困難,這體現在這種縮減模型的構造要求高精度的數值測量信息量必須很大,但對于一些複雜的實際問題,往往很難得到這樣的大量信息;其次,對這些數據進行後處理的計算成本也可能會激增;此外,還會涉及到數值積分問題,即數值積分點的位置和積分權重的選取問題;最後,求解程序的源代碼並不總是可用的,因此需要采用非侵入式算法。本報告重點對這種近似方式進行詳細講解。

2.歡迎各學院師生前來聽報告。報告會期間請關閉手機或將手機調至靜音模式。

党委學生工作部

理學院

2019年5月26日

報告人簡介

Piotr Breitkopf is the head of the Multidisciplinary Design Optimization team at Université de Technologie de Compiègne (UTC), France. His research fields involve: computational mechanics, reduced order modeling, design optimization and high performance computing. He has obtained his PhD from Polish Academy of Sciences in 1988, and habilitation (HDR) from UTC in 1998. Since 2010 he is Deputy Director of Roberval Laboratory, a joint CNRS-UTC research unit. He is member of the steering committee of Labex MS2T. In 2014 he was nominated Oversea Expert of the Center for Foreign Talents Introduction and Academic Exchange of Mechanical Behavior of Advanced Structures and Materials at NPU. Together with Professor Zhang Weihong he presides the joint French-Chinese research group "Virtual Prototyping and Design". He serves at various editorial boards, scientific councils and scientific associations. He has authored and co-authored more than 200 peer reviewed journal papers, book chapters and referenced conference papers.

    Piotr Breitkopf法国科学院高级工程师,1988年获波兰科学院博士,1998年获法国贡比涅技术大学教授资格,研究领域涉及计算力学、缩减模型、优化设计、高性能计算等。是法国贡比涅技术大学多学科优化团队的带头人,2010年至今,担任法国科学院与贡比涅技术大学联合国家重点实验室(Roberval)副主任,Labex MS2T指导委员会成员。2014年被评为西北工业大学国外人才引进和先进结构材料力学行为學術交流中心的国外专家,他与张卫红教授共同主持中法联合研究小组“虚拟样机与设计”。是各种编辑委员会、科学委员会和科学协会任职。撰写并合著200多篇同行评议的SCI期刊论文、书籍章节和参考会议论文。

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