报告题目：随机复合材料等效材料性能预测的小波-机器学习混合方法研究

报告时间：2022年5月12日（周四）上午10:30-12:00

报告方式：腾讯会议（会议号：278-998-212）

主讲人：董灏副教授

摘要：随机复合材料复杂的微-细观结构导致预测其等效材料性能极富挑战性。本报告结合渐近均匀化方法、小波变换方法和机器学习方法发展了一种新的可以有效预测随机复合材料等效材料性能的小波-机器学习混合方法。通过对具有两尺度和三尺度结构的二维和三维随机复合材料进行数值实验，数值实验结果表明小波-神经网络混合方法具有最优的预测效果和抗噪能力。此外，需要强调的是对于具有高维大规模数据特征的随机复合材料，小波-机器学习混合方法不仅可以提取离线材料数据库的重要特征，还可以显著减少在线监督学习的输入数据规模并提高机器学习模型的训练效率及抗噪性能。

董灏：博士，副教授，现为西安电子科技大学数学与统计学院副教授，硕士生导师，陕西省计算数学学会理事，美国数学会《Math Review》评论员，中国数学会、中国工业与应用数学学会和中国力学学会会员，国际期刊《American Journal of Mechanics and Applications》编委，西安市科学计算与应用统计重点实验室成员。于2017年12月在西北工业大学理学院获得博士学位，导师为中国科学院数学与系统科学研究院崔俊芝院士；于2016年9月至2017年9月在加拿大阿尔伯塔大学公派联合培养博士研究生，合作导师Yaushu Wong教授；于2018年6月至2021年6月在西安电子科技大学机电工程学院进行博士后研究工作，导师为西安电子科技大学郑晓静院士。主要从事材料科学中偏微分方程的数值计算与应用、机器学习方法在材料科学中的应用等科学研究工作。已在国内外重要学术期刊 Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Journal of Scientific Computing和Computational Mechanics等发表SCI论文31篇(中科院JCR分区1区4篇、2区15篇，中国数学会T1期刊6篇、T2期刊8篇)，其中第一作者论文18篇、第一通讯作者论文3篇、共同通讯作者论文3篇；先后主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、国家博士后科学基金和湖北省重点实验室开放课题各一项，获得陕西省工业与应用数学学会青年优秀论文奖一等奖，陕西省数学会青年优秀论文奖二等奖。