计算力学快讯,第9卷,第2期

发布时间:2023-02-25 访问量:4679

计算力学快讯,第9卷,第2期,2023225

计算力学快讯简介:本快讯是分享计算力学及相关软件信息的一个交流平台;由河海大学工程与科学数值模拟软件中心、江苏省力学学会信息服务部、中国力学学会计算力学软件专业组、南昌大学航空航天研究院联合主办;免费订阅,自由退订;欢迎各位计算力学同仁的投稿和反馈意见。

 

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陆面体科技(微信号:caesky_

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本期目录

新闻报道

中国力学学会关于征集2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题的通知

中国力学学会9名青年人才入选中国科协第八届青年人才托举工程

会议通知

2023年全国湍流与流动稳定性专题研讨会会议通知(第一轮)

第六届国际动力学、振动及控制会议通知

招聘信息

香港城市大学刘锦茂院士诚招博士后和博士研究生

上海大学|力学与工程科学学院力学实验技术岗位

◆学术期刊

Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

Computational Mechanics

International Journal for Numerical Methods in Engineering

计算机辅助工程

部分期刊近期目录

陆陆访谈

浙江大学陈建军教授讲解网格自动化生成的难点


 

新闻报道

中国力学学会关于征集2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题的通知

(转载自中国力学学会官网)

https://www.cstam.org.cn/article/15433142761418752.html

各专业委员会、工作委员会、工作组、团体会员单位、全体理事:

为进一步加强科技前瞻研判,引领原创性科研攻关,打造学术创新高地,推进科技自立自强,按照《中国科协办公厅关于征集2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题的通知(科协办函创字[2023]8号)》有关要求,中国力学学会即日起开展力学领域前沿科学问题、工程技术难题和产业技术问题征集工作。

一、征集时间

即日起至202341日止。

二、征集内容

面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,征集对未来科技发展具有引领作用的前沿科学问题、工程技术难题和产业技术问题。聚焦原创性、引领性问题和关键核心技术问题,特别是制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国建设过程中的重大问题。

三、征集方式

面向学会各专业委员会、工作委员会、工作组、团体会员单位及全体理事组织征集,每个单位或理事可推荐重大前沿科学问题、工程技术难题、产业技术问题各1个。

四、工作要求

把握问题难题界定,以问题的形式提出前沿科学问题、工程技术难题和产业技术问题;聚焦“点”上的问题,原则上应细化问题颗粒度至少到三级学科以下;对于既需要科学原理创新也需要工程技术应用创新的问题难题,可考虑进一步细化问题;对于跨领域、跨学科、交叉融合的问题难题,视情况考虑明确应用领域和场景。

五、其它事项

(一)202341日前,各单位将所推荐前沿科学问题、工程技术难题和产业技术问题电子版(附件1和附件2)发送至邮箱office@cstam.org.cn

(二)中国力学学会将组织专家对推荐的问题和难题进行遴选评议,遴选前沿科学问题、工程技术难题、产业技术问题各3-5个,上报至中国科协。

(三)中国科协将组建领域专家组和终选专家委员会,通过初选、复选、终选等环节,对推荐问题进行遴选评议,遴选10个前沿科学问题、10个工程技术难题和10个产业技术问题。

(四)通过终评遴选的30个问题难题将面向社会发布。入选的30个问题难题正文将汇编出版。围绕入选的问题难题召开系列高层次研讨会,形成建议报告呈送有关部门作为决策参考,编写科普文章并结集出版。

 

 

  人:陈桂

联系电话:010-8254390213671057135

中国力学学会

202321

 


 

中国力学学会9名青年人才入选中国科协第八届青年人才托举工程

(转载自中国力学学会官网)

https://www.cstam.org.cn/article/15385800885268480.html

近日,中国科协办公厅公示中国科协青年人才托举工程第八届(2022-2024年度)入选者名单,中国力学学会的丁彬等9位青年力学人才成功入选。 

根据《中国科协青年人才托举工程管理办法》《中国科协青年人才托举工程实施细则》等要求,经专家推荐、学会遴选、人选公示等程序,共有729名青年科技工作者(不包含特殊科技领域人选)入选第八届(2022-2024年度)中国科协青年人才托举工程。

中国力学学会自2015年起连续8届获得青年人才托举工程实施资格,共有42位青年力学人才入选支持计划。

 


 

会议通知

2023年全国湍流与流动稳定性专题研讨会会议通知

(第一轮)

(转载自中国力学学会官网)

https://www.cstam.org.cn/article/15614208987230208.html

2023年全国湍流与流动稳定性专题研讨会拟于2023414日至17日在宁波召开。“湍流与流动稳定性专题研讨会”是中国力学学会流体力学专业委员会湍流与流动稳定性专业组组织的固定学术会议,每两年举办一次。本次会议由中国力学学会流体力学专业委员会主办、中国力学学会青年工作委员会协办,北京航空航天大学流体力学教育部重点实验室、空气动力学国家重点实验室和北京航空航天大学宁波创新研究院联合承办。会议旨在以“四个面向”为引领,汇聚国内从事湍流研究的中青年学者,展示最新研究成果,促进学科交叉和合作交流,研讨青年人才发展方向和成长路径,助力湍流基础研究的高水平原创式发展,推动湍流研究成果在重大工程问题中的应用和落地。

会议主题包括但不限于:高速流动稳定性与转捩,高精度湍流模拟与测量,湍流结构及相互作用,工程湍流的流动控制,大气、海洋环境中的湍流,多相湍流与湍流燃烧,机器学习在湍流研究中的应用等。

一、会议组织委员会

    席:袁先旭、潘    

    员:赵    琪、熊    渊、齐中阳、王少飞、程泽鹏、李璐阳、王世维

二、会议学术委员会(姓名拼音排序)

陈曦(北京航空航天大学)、黄伟希(清华大学)、刘难生(中国科学技术大学)、卢志明(上海大学)、苏彩虹(天津大学)、涂国华(空气动力学国家重点实验室)、万敏平(南方科技大学)、王萍(兰州大学)、王士召(中科院力学所)、郗恒东(西北工业大学)、杨武兵(中国航天空气动力技术研究院)、杨越(北京大学)

三、会议时间和安排:

414日,全天报到,湍流与流动稳定性专业组工作会议

415-16日,学术会议、自由讨论。

417日,科技参观(汽车企业、船舶新能源企业)、离会

l  大会邀请报告时间为25分钟(其中报告时间为 20分钟,讨论5分钟)

l  大会主题报告时间为15分钟(其中报告时间为 12分钟,讨论3分钟)

请受邀报告人员将报告题目和摘要于331日前提交给会议组委会

四、会议及住宿地点

会议:宁波市北仑区北京航空航天大学宁波创新研究院,国际学术交流中心

住宿:宁波市春晓世茂希尔顿逸林酒店、宁波市春晓泊宁酒店

五、自由讨论议题(包括但不限于)

l  基于超大规模数据的深度学习能否改变湍流研究范式?

l  湍流基础研究如何和新兴技术领域发生更广泛的交叉?

l  如何让湍流基础研究在“四个面向”中发挥更大的作用?

l  从事湍流基础研究的青年科技人员的成长路径有哪些?

l  青年教师如何协调教学、科研和人才培养之间的关系?

六、其他事宜

1、参会人员主要由会议组委会和学术委员会邀请,会议注册费¥1500/人,差旅及住宿费自理。

2、联系人:

    渊,电话:17810283802Emailxiongyuan@buaa.edu.cn

齐中阳,电话:13041190007Emailqizhongyang@buaa.edu.com

王少飞,电话:18968374170Emailseuwangshaofei@126.com

程泽鹏,电话:18516948969Emailzepengc@buaa.edu.cn


 

第六届国际动力学、振动及控制会议通知

(转载自中国力学学会官网)

https://www.cstam.org.cn/article/15614254970040320.html

由中国力学学会、国家自然科学基金委员会主办,上海交通大学承办的第六届国际动力学、振动及控制会议(The 6th International Conference on Dynamics, Vibration and Control, ICDVC 2022+1)将于202347-9日在上海富悦大酒店举办。 ICDVC的约定如期而至,我们诚邀各位专家、学者相约沪上春风里,畅谈学科前沿与展望,共襄动力学盛会!本次会议优惠缴费截止日期延长至2023315日,如有任何问题欢迎您随时联系会务组咨询。

再次感谢各位专家、学者对我们工作的大力支持!

会务组联系方式:

组委会邮箱:icdvc@sjtu.edu.cn

主要联系人:

张文明 教授    邮箱:wenmingz@sjtu.edu.cn

胡开明 副教授    邮箱:hukaiming@sjtu.edu.cn 电话:86-18321842038

   博士 邮箱:qiaoyan0901@sjtu.edu.cn 电话:86-18221169288

高秋华 博士 邮箱:gqh334@sjtu.edu.cn 电话:86-13122908231

 

ICDVC 2022+1会务组

2023217

 

温馨提示:

为方便各位专家、学者参会,注册缴费详情如下:

1. 汇款账号及信息

Ÿ   SWIFT代码:BKCHCNBJ300

Ÿ   银行名称:中国银行上海交通大学支行

Ÿ   账号:452068796613

Ÿ   账户名称:上海携航会展策划有限公司

Ÿ   银行地址:中国上海市东川路800

Ÿ   银行代码:104290050144

Ÿ   支付宝、微信等二维码支付

 

2. 发票信息登记小程序

敬请拟参会专家注册缴费时,备注会议简称ICDVC、付款人、联系方式、开票信息(抬头和税号),并上传付款截图。

 


 

招聘信息

香港城市大学刘锦茂院士诚招博士后和博士研究生

香港城市大学刘锦茂院士现面向全球招收博士后和博士研究生5-7 名,欢迎具有一定科研基础和对科研具有浓原兴趣的同学申请。

1.导师及团队简介:

刘锦茂KMLiew).欧洲科学院院,香港程科学院院 现任香港城市大学杨建文讲座教授(可持续程)建筑学及土木工程学系讲座讲授、研究生院院长、仿生工程中心主任。刘教授曾任香港城市大学建筑学及土木工程学系主任、新加坡南洋理工大学终身教授、南洋理工大学超级计算与可视化中心的创始主任。刘教授曾被清华大学、中国科学技术大学、麻省理工学院、德州农工大学、南加州大学、多伦多大学和京都大学等知名学府聘为客座教授。凭借在学术领域的卓越贡献,刘教授连续五年被科睿唯安(Web ofScience Group,ClarivateAnalytics)评选为全球高被引科学家,被 Institutefor Scientific Information(ISI)评选为全球工程领域高被引学者。截至目前,刘教授在顶级学术期刊发表 SCI期刊论文850 余篇,个人引用超过 46000 次,H-index 109。其研究工作持续受到政府、工业以及研究机构的基金资助,累计获批科研经费 5000 万美元。刘教授团队氛围融洽,与大陆高校保持密切的合作与联系,团队培养的80 名博士生和 70 余位博士后均就职于世界名校或国际知名企业

2.研究领域

a. 计算力学、实验力学、纳米力学、先进材料设计与建模、多尺度与多场耦合建模

b. 绿色混凝土、3D打印混凝、固体废弃物处理与生态环境建筑材料、仿生材料及工程。

3.候选人要求

博士后:

a. 申请人应在近三年内获得博士学位

b. 3年以第一作者发表 2-4 篇代表性研究论文,至少1篇发表在本领域TOP 期刊

c. 具有3D打印、水泥化学、材料科学与工程、混凝土、固废资源化利用等相关研究和学习背景

博士生:

a. 专业不限,优先考虑具有力学、机械、材料、物理化学以及交叉学科背景的申请人

b. 成绩 GPA: 85+,核心课程达到良好以上

c. 语言要求: 满足香港城市大学入学要求的雅思或者托福成绩

d. 优先考虑特别优秀的本科生及具有一定科研成果的硕士研究生

4.待遇

博士后:

每月不低于 24500 港币。特别优秀的申请人将被推荐申请研资局博士后奖学金,申请成功者将获得每年 413060港币的津贴,以及每年港币13.130元的会议及研究活动交通津贴,为期3

博士生:

香港城市大学博士学制为4年,奖学金为每月 17510 港币,每年会根据当年财政预算酌情增加。符合资格的申请人将被全力推荐并协助其申请香港政府博士研究生奖学金。申请成功者将获得每年 325200 港币奖学金及每年13600港币的会议及研究活动交通津贴,如未申请成功,可自动获得普通博士生资助。

5.导师联系

请有意向申请的同学发送邮件至kmliew@cityu.edu.hk(Prof.Liew)。邮件中请附英文简历、成绩单、语言成绩等证明材料。

相关链接:

刘锦茂院士简介https://scholars.cityu.edu.hk/en/persons/kim-meow-liew(8b094c5c-9c40-46d5-8a8f-bbca81a31995).html

香港城市大学博士生招聘系统: https://www.cityu.edu.hk/pg/

香港政府博士后奖学金计划: https://www.ugc.edu.hk/eng/rgc/funding_opport/pdfs/

香港政府博士奖学金计划: https://cerg1.ugc.edu.hk /hkpfs/index.html


 

上海大学|力学与工程科学学院力学实验技术岗位

(南昌大学郑辉教授供稿)

https://jobs.shu.edu.cn/Ads/Ads?a=47364863-8a55-49a0-a409-88be9a848872

招聘部门:力学与工程科学学院

招聘专业:力学、材料科学与工程、机械工程、物理学

截止日期:20230531

聘用类型:聘用制

岗位类别:实验技术岗位

招聘渠道:校内外公开招聘

招聘职位:实验师

招聘人数:2

联系人:刘兵

联系电话:021-66122137

E-Mailshusmeshr@163.com

岗位要求

学历要求:博士研究生

学位要求:博士学位

年龄要求:35岁以下

职称要求:无职称

力学或相近专业,能承担或参与科研项目,能为学生开设实验课程,有较强的管理协调能力,有强烈的事业心和奉献精神,有较强的实验室管理和建设能力。

岗位职责

岗位1力学系实验技术岗1人(延长校区)

开展科研、实验教学工作,对接学校实验设备处\采购与招标办公室、安全办、房产处等。包括:(1)负责力学所实验室、上海市能源工程力学重点实验室日常运行管理,建立健全实验室各项规章制度,拟定相关管理办法。(2)负责实验设备采购与设备全生命流程管理,包括设备的采购、入库、维护、考核、报废等。(3)负责落实学校、学院对于安全管理的要求。(4)负责对接房产处,参与力学所公共会议室日常管理以及学院安排的其他工作。

岗位2力学实验中心实验技术岗1人(宝山校区)

开展科研、实验教学工作,开展力学实验中心相关工作等。包括:(1)承担实验教学工作,整理与更新维护实验教学相关资料,指导学生开展创新实践活动。(2)开展实验教学研究,撰写实验教学论文,积极申报各类实验教学和科研项目,提升实验教学质量。(3)负责力学实验中心文件管理,建立健全实验室各项规章制度,协助完善实验室相关管理办法,协助实验室完成类认证工作。(4)负责力学实验中心设备维护与实验室安全工作,对接相关部门完成各类设备项目的采购、清查、报废与相关档案资料整理。(5)参与实验室对外开放,提供各类科研项目实验服务。


 

学术期刊

Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

2023年,第407卷)

An essentially non-hourglass formulation for total Lagrangian smoothed particle hydrodynamics

Dong Wu, Chi Zhang, Xiaojing Tang, Xiangyu Hu

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000385

 

A peridynamic-informed neural network for continuum elastic displacement characterization

Luyuan Ning, Zhenwei Cai, Han Dong, Yingzheng Liu, Weizhe Wang

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000324

 

Multiscale modeling of prismatic heterogeneous structures based on a localized hyperreduced-order method

A. Giuliodori, J.A. Hernández, E. Soudah

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000361

 

A two-scale solver for linear elasticity problems in the context of parallel message passing

Alexis Salzman, Nicolas Moës

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000373

 

Parameter estimation with maximal updated densities

Michael Pilosov, Carlos del-Castillo-Negrete, Tian Yu Yen, Troy Butler, Clint Dawson

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000294

 

Thermodynamics-informed neural networks for physically realistic mixed reality

Quercus Hernández, Alberto Badías, Francisco Chinesta, Elías Cueto

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004578252300035X

 

Nanoionics from a quantum mechanics point of view: Mathematical modeling and numerical simulation

Paulina Sepúlveda, Ignacio Muga, Norberto Sainz, René G. Rojas, Sebastián Ossandón

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004578252300049X

 

An integral framework for computational thermo-elastic homogenization of polycrystalline materials

Ivano Benedetti

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000506

 

Nonlinear convolution finite element method for solution of large deformation elastodynamics

A. Amiri-Hezaveh, M. Ostoja-Starzewski, Hamed Moghaddasi

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782522008039

 

Advances on kinematically exact rod models for thin-walled open-section members: Consistent warping function and nonlinear constitutive equation

Marcos P. Kassab, Eduardo M.B. Campello, Paulo M. Pimenta

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000567

 

Modular machine learning-based elastoplasticity: Generalization in the context of limited data

Jan Niklas Fuhg, Craig M. Hamel, Kyle Johnson, Reese Jones, Nikolaos Bouklas

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000531

 

Multi-material topology optimization for maximizing structural stability under thermo-mechanical loading

Yafeng Wang, Ole Sigmund

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000610

 

Unified reliability-based design optimization with probabilistic, uncertain-but-bounded and fuzzy variables

Zeng Meng, Changquan Li, Peng Hao

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000488

 

An isogeometric boundary element formulation for stress concentration problems in couple stress elasticity

G. Hattori, J. Trevelyan, P.A. Gourgiotis

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000555

 

Physically recurrent neural networks for path-dependent heterogeneous materials: Embedding constitutive models in a data-driven surrogate

M.A. Maia, I.B.C.M. Rocha, P. Kerfriden, F.P. van der Meer

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000579

 

Electromechanical phase-field fracture modelling of piezoresistive CNT-based composites

Leonel Quinteros, Enrique García-Macías, Emilio Martínez-Pañeda

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000646

 

Multiscale modeling of laminated thin-shell structures with Direct FE2

Jie Zhi, Karh Heng Leong, Kirk Ming Yeoh, Tong-Earn Tay, Vincent Beng Chye Tan

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000658

 

AI in computational mechanics and engineering sciences

Amir H. Gandomi, Christian Soize, James R. Stewart

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000580

 

Second-order computational homogenisation enhanced with non-uniform body forces for non-linear cellular materials and metamaterials

Ling Wu, Mohib Mustafa, Javier Segurado, Ludovic Noels

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000543

 

Time-separated stochastic mechanics for the simulation of viscoelastic structures with local random material fluctuations

Hendrik Geisler, Philipp Junker

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000397

 

Multi-fidelity cost-aware Bayesian optimization

Zahra Zanjani Foumani, Mehdi Shishehbor, Amin Yousefpour, Ramin Bostanabad

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000609

 

A multi-order smoothed particle hydrodynamics method for cardiac electromechanics with the Purkinje network

Chi Zhang, Hao Gao, Xiangyu Hu

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000087

 

An a posteriori error estimator for the spectral fractional power of the Laplacian

Raphaël Bulle, Olga Barrera, Stéphane P.A. Bordas, Franz Chouly, Jack S. Hale

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004578252300066X

 

An unsupervised latent/output physics-informed convolutional-LSTM network for solving partial differential equations using peridynamic differential operator

Arda Mavi, Ali Can Bekar, Ehsan Haghighat, Erdogan Madenci

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000671


Computational Mechanics

2023年,第71卷,第3期)

Memory repositioning in soil plasticity models used in contact problems

Javad Ghorbani, Liuxin Chen, Jayantha Kodikara, John P. Carter & John S. McCartney

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02245-z

 

A monolithic optimal control method for displacement tracking of Cosserat rod with application to reconstruction of C. elegans locomotion

Yongxing Wang, Thomas Ranner, Thomas P. Ilett, Yan Xia & Netta Cohen

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02247-x

 

h-Adaptive radial basis function finite difference method for linear elasticity problems

Balázs Tóth & Alexander Düster

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02249-9

 

Data-driven synchronization-avoiding algorithms in the explicit distributed structural analysis of soft tissue

Guoxiang Grayson Tong & Daniele E. Schiavazzi

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02248-w

 

Physics-informed machine learning for surrogate modeling of wind pressure and optimization of pressure sensor placement

Qiming Zhu, Ze Zhao & Jinhui Yan

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02251-1

 

Accounting for viscoelastic effects in a multiscale fatigue model for the degradation of the dynamic stiffness of short-fiber reinforced thermoplastics

Nicola Magino, Jonathan Köbler, Heiko Andrä, Fabian Welschinger, Ralf Müller & Matti Schneider

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02246-y

 

A data-driven multi-flaw detection strategy based on deep learning and boundary element method

Jia Sun, Yinghua Liu, Zhenhan Yao & Xiaoping Zheng

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02231-5

 

A physics-informed neural network technique based on a modified loss function for computational 2D and 3D solid mechanics

Jinshuai Bai, Timon Rabczuk, Ashish Gupta, Laith Alzubaidi & Yuantong Gu

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02252-0

 

A surrogate model for the prediction of permeabilities and flow through porous media: a machine learning approach based on stochastic Brownian motion

Rainer Niekamp, Johanna Niemann & Jörg Schröder

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02250-2

 

A three-dimensional prediction method of stiffness properties of composites based on deep learning

Hao Su, TianYuan Guan & Yan Liu

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02253-z

 

Discrepancies between Gaussian surface heat source model and ray tracing heat source model for numerical simulation of selective laser melting

Xu Zhou, Ze-Kun Wang, Peng Hu & Mou-Bin Liu

https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-022-02235-1


 

International Journal for Numerical Methods in Engineering

2023年,第124卷,第6期)

Efficient numerical modeling of liquid infusion into a porous medium partitioned by impermeable perforated interlayers

Laure Moretti Pavel Simacek Suresh G. Advani

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7161

An anisotropic plastic-damage model for 3D nonlinear simulation of masonry structures

Corrado Chisari Lorenzo Macorini Bassam A. Izzuddin

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7162

Fracture modeling by the eigenfracture approach for the implicit material point method framework

Ahmad Chihadeh Johannes Storm Michael Kaliske

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7163

Hourglassing- and locking-free mesh distortion insensitive Petrov–Galerkin EAS element for large deformation solid mechanics

Robin Pfefferkorn Peter Betsch

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7166

Novel methodologies for solving the inverse unsteady heat transfer problem of estimating the boundary heat flux in continuous casting molds

Umberto Emil Morelli Patricia Barral Peregrina Quintela Gianluigi Rozza Giovanni Stabile

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7167

Robust design optimization for enhancing delamination resistance of composites

Sukhminder Singh Lukas Pflug Julia Mergheim Michael Stingl

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7168

A transition scheme from diffusive to discrete crack topologies at finite strain during the course of a staggered iterative procedure

Jike Han Yuichi Shintaku Shuji Moriguchi Kenjiro Terada

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7169

Finite element modeling of plastic hinges based on ductility demand-capacity method using nonlinear material for dynamic analysis

Karol Grębowski Krzysztof Wilde Mikołaj Miśkiewicz

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7170

Finite element method–discrete element method bridging coupling for the modeling of gouge

Manon Voisin-Leprince Joaquin Garcia-Suarez Guillaume Anciaux Jean-François Molinari

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.7171

 

 

 

 


 

计算机辅助工程

2021年,第30卷,第4期)

*      工程数值仿真与CAE算法

某型冰箱冷凝器的振动断裂分析(作者:占双剑,陈滢,王松青,陈新涛,黄晓明)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202106170029&flag=1

基于流入角实时变化的气动性对操稳的影响(作者:高璐,高磊,孙礼)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202108040038&flag=1

基于神经网络对裂纹扩展过程的预测(作者:郑国君,杜超群,申国哲,夏阳)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202108160042&flag=1

基于不同线路条件下的车辆动力学性能分析(作者:李响)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202108170043&flag=1

跨中作用下铝合金卷边工字形截面受弯构件稳定性能研究(作者:姜超,林冰)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202108300044&flag=1

基于FLUENT的燃料电池密封性的仿真分析(作者:耿铁,惠俊霞,刘玉豪,孟斐)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202109220048&flag=1

基于叶脉骨架结构的股骨柄设计方法(作者:王淋,周玥廷)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202110100052&flag=1

屋面预应力混凝土双T板端部腹板裂缝原因分析与加固处理(作者:刘之春,刘军宇)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202110110053&flag=1

侵入物高速撞击下铰链式动车组安全性研究.(作者:朱卫,张海,岳译新,苏永章,张宸瑜,付耿哲)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202110170055&flag=1

均布荷载下四边固支矩形薄板的挠度研究(作者:马仁香)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202110250057&flag=1

车身零件预装变形有限元虚拟评估分析(作者:程计栋,邓继涛,石文)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202111090059&flag=1

钢框架-钢板剪力墙结构修复后使用性能指标研究(作者:袁昌鲁,李嘉锴,杨宁)

http://jsjfzgc.ijournals.net.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202111200063&flag=1


 


 

部分期刊近期目录

Advances in Engineering Software, Vol.179, May 2023

https://www.sciencedirect.com/journal/advances-in-engineering-software/vol/179/suppl/C

Finite Elements in Analysis and Design, Vol.218, 1 June 2023

https://www.sciencedirect.com/journal/finite-elements-in-analysis-and-design/vol/218/suppl/C

International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol.95.3, March 2023

https://onlinelibrary.wiley.com/toc/10970363/2023/95/3

Journal of Computational Physics, Vol.479, 15 April 2023

https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-computational-physics/vol/479/suppl/C

 


陆陆访谈

浙江大学陈建军教授讲解网格自动化生成的难点

(转载自陆面体科技微信公众号)

https://mp.weixin.qq.com/s/ozadv1I4vpIMgou04eE-aA

 

人物介绍

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浙江大学航空航天学院教授,航空航天系副主任。他深入开展了飞行器设计相关的数字化方法与高性能计算方法研究,取得创新成果如下:

① 建立了非结构与混合网格的自动与并行生成方法,研发了自主知识产权的数值模拟前处理软件,针对飞行器与发动机设计分析等领域的重大需求开展了百亿量级超大规模计算网格的生成及应用实践;

② 发展了面向动边界流场分析的非定常计算、动网格生成以及全过程并行模拟等创新方法,建立了运用超级计算机进行飞行器空气动力设计分析的有效途径,成功应用该成果于多型飞行器的空气动力学特性计算。

著有网格生成领域首部中文专著,英文专著即将交付出版,在AIAA JINT J NUMER METH ENGCOMPUT & STRUCT、《空气动力学学报》等重要刊物上发表论文50余篇,论著被他引300余次。获省科技进步一等奖、国际华人计算力学学会优秀青年学者奖,指导学生获最佳学生海报奖、青年优秀论文奖。现任国际华人计算力学学会常务理事、中国计算力学专业委员会计算力学软件专业组成员、中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会委员。

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陈建军教授与郑耀教授合著的两本专著封面。中文专著(左)已出版,英文专著(右)即将交付出版

 

访谈实录

Q陆陆

我们先来聊聊您的求学生涯吧?

因为看到您的介绍里面感觉好像专业跨度比较大。

陈教授:

的确,我的求学和工作生涯中跨越过几个学科门类。我本科学的是建筑工程专业,硕士学的是土木工程,计算力学方向。硕士毕业时有设计院让我去工作,我没去。因为硕士学习最后阶段我对自己的未来发展有所思考。考虑到自己对工程制图不感兴趣,相反对计算机编程兴趣很浓,大概20026月份我决定考计算机专业的博士,准备了三、四个月,幸运的考上了本校计算机应用专业的博士,师从郑耀教授。2006年取得博士学位,是郑老师单独指导毕业的第一位博士生。留在计算机学院工作一年不到,学校成立航空航天学院,郑老师是首任常务副院长,很自然我就到航空航天学院工作,从事飞行器设计相关的数字化方法、高性能计算方法研究。

形式上我经历了多个学科门类,但总体上的我的学习和研究生涯是前后连贯的。网格生成是我目前研究的一个重要领域,以它为例可以很好地说明这一点。我硕士学位是土木工程中的结构工程,我当时所在研究室很重要的研究方向是有限元计算,那时我开始接触到计算力学的基本理论和方法,并了解到前处理建模是计算力学的瓶颈。因为自己编程能力在土木专业的同学中算还可以,加上自己有兴趣,我的硕士论文选题就和网格生成相关。但我在这个领域真正入门是博士期间,郑老师在这领域有很好的基础,他让我自由选题,我从郑老师给的一些程序起步,和网格生成结缘一直到现在,一晃十几年。

我和网格生成结缘的另一个原因是始终有开发自主可控计算力学软件的情怀。在我们国家不少专业领域有很好的求解程序,这些求解器的商品化遇到的重要障碍是缺乏用户友好的图形界面和前后置处理功能。早年我的工作重点是网格生成基本方法的研究和基本程序的开发,近年来我们研究组一方面结合网格生成、并行计算研究的特色,开展空气动力学相关计算方法和应用研究,如动边界流场计算、自适应计算、气动优化等,另一方面则致力于服务流场、结构、电磁等领域自主可控计算软件的开发需求,为国内相关优势单位提供前处理相关的技术和程序支持。

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基于非结构动网格的F16战斗机模型投弹过程并行数值模拟

Q陆陆

我知道陈教授好像也从事高性能计算方面的研究?

可以聊聊这个吗?

陈建军:

高性能计算是一个覆盖面很宽泛的领域,涉及到体系结构、并行算法和软件开发等方方面面。我在高性能计算领域的研究主要受大规模科学计算的驱动,涉及到计算力学算法及网格生成算法的并行化。此外,针对学院飞行器设计与工程专业的本科生开设了《高性能计算基础》和《计算程序设计训练》等课程,以数值计算为应用背景,讲授高性能计算相关的体系结构、并行算法和程序设计等基础知识,先后130人次选课,反响还不错,有不少学生到国外名校深造后反馈课堂所学对他们的研究工作有益。

中国高性能计算产业及相关研究近年来取得的成就有目共睹,标志性的成就包括天河、神威等超级计算机的成功研制,曙光、联想、浪潮等公司在商用高性能计算机市场的亮眼表现,以及在象征高性能计算应用最高学术荣誉的戈登·贝尔奖上的突破。但我们也有短板,其中之一就是高性能计算软件的研发和应用水平相比西方发达国家还有很大差距,特别是对国防建设和高端工业应用至关重要的高性能数值模拟软件。造成这一差距的原因是多方面的,要迎头赶上并非易事。一方面要弥补长期落后的欠账,二是在创新、人才培养的体制机制等诸多方面还有诸多不足。目前国家层面已高度重视这一问题,多渠道对相关研发活动提供支持。国内的高性能计算生态链也在逐步形成、壮大,更多应用学科的人才开始关注并加入到高性能计算相关的研发活动中。总体上,我对自主可控高性能计算软件的研发和应用的前景充满信心,也将继续致力于在人才培养、方法研究、软件开发等多个方面贡献自己的力量。

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自主前处理软件HEDP/PRE的运行界面截图,该软件是自主数值模拟平台软件HEDP(高端数字样机系统)的子系统。HEDP部分成果获浙江省科技进步一等奖(2016)。

Q陆陆

那您如何看待网格自动化生成这件事的呢?

陈建军:

这是一件很重要的事。几十年来,我们一直说网格生成是数值模拟的主要性能瓶颈,这一点到目前并没有本质性的改变。并不是说网格生成自动化研究停滞了,而是数值模拟其复杂度不断在提升,对前处理建模的要求水涨船高。学术界发展了不少无网格和弱网格数值模拟方法,尝试解决网格类方法的局限性,在很多问题上有很漂亮的结果。但从当前工业应用情况看,网格类数值模拟方法,如有限元法、有限体积法、有限差分法,依然是主流。近年来兴起的等几何分析方法,它被提出的一个初衷是实现产品设计与数值仿真数据表示的一致性,从而真正实现CADCAE的无缝集成。目前看来,等几何分析方法的应用和高阶几何离散技术紧密相关,某种意义上引出了更具挑战性的三维CAD模型的体参数化问题。

粗略点讲,大致有两支不同的力量对网格自动生成研究起到了重要推动作用,这两支力量相辅相成,缺一不可。一支力量来自于基础研究,很多计算几何、计算数学、计算机图形学领域的学者参与其中,在保质Delaunay三角化、基于框架场以及体参数化的四边形及六面体网格生成方法等问题上做出了非常漂亮的工作。另一支力量来自于数值计算的各个应用领域。在这支力量的推动下,网格生成的研究是与数值方法的发展息息相关的。以计算流体力学为例,早期有限差分法的广泛应用推动了结构网格生成方法的发展,而非结构以及混合网格生成方法的发展与有限体积法的普遍应用息息相关。

总而言之,网格生成不是个大领域,但做好了意义却很大。每年美国圣地亚(Sandia)国家实验室组织的圆桌会议,大致一百来人参与,包括不少工业界人士。2016年韩国世界计算力学大会期间我和开源网格生成程序Gmsh的主要开发者、比利时鲁汶大学的Remacle教授有一次有趣的对话。他说,这次会议几千人参会,除了一部分工作不需要网格,大部分工作和网格息息相关,但真正纯粹讨论网格生成的就十几个人(注:在此次会议期间,圣地亚国家实验室组织了一个名为非结构网格生成发展趋势的研讨会,包含不超过十篇报告),结论就是网格生成大有可为。这番话有可以商酌的地方,但阐述了网格生成对各领域数值模拟工作的共性支撑作用。目前在从事,或将来有志于从事网格生成领域研发工作的同仁要对自己的选择有信心。

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伦敦塔桥模型的全自动并行网格生成结果

Q陆陆

网格自动生成下一步的研究方向有那些?

陈建军:

这是一个比较大的问题,我尝试从两个角度来回答。

从基本方法和基础理论的角度出发,六面体网格生成毫无疑问是大家关注的一个焦点。近年来在图形学等领域有很好应用的理论工具,如框架场、体参数化、共形几何等,已被引入到六面体网格生成研究中,把这一领域研究推进到一个新的高度。但由于内在的理论困难,实现高质量全六面体网格自动生成依然困难重重。目前这一领域的进展更多由来自于基础研究的力量推动,我希望看到从事应用研究的人员更多参与进来,推动新成果在实际应用中的落地。几年前圣地亚实验室网格生成组的负责人Staten提到,应用中80%以上非结构四边形网格生成任务使用的还是1991TD Black发表的Paving法。由此看出,将基础理论的最新成果应用到实际工程中还有很长一段路,但考虑到由此带来的成效,需要,也值得更多的人为之努力。

从应用的角度,可做的工作很多,很难枚举,我这简单介绍我们课题组关注的三个问题。

第一个问题关于几何清理,这已成为应用中的真正痛点。传统的思路是利用专门的工具,基于大量人工交互及半自动化的清理算法得到满足网格生成要求的几何输入,这一过程易错且耗时。另一条思路是研发几何容错的自动网格生成算法,最典型的就是基于直角背景网格的方法,存在容差设置、特征保持等难题。我们最近和开源网格生成程序Tetgen的开发者、德国WIAS研究所斯杭博士合作,尝试改进约束Delaunay三角化算法,开发几何容错的自动网格生成算法,有一些积极的进展。

第二个问题是计算自适应方法。传统的网格生成其配置依赖用户经验,计算自适应方法则通过误差估计来指导合理的网格配置,以保证最终计算结果的精度符合用户期望。自适应方法的提出可以追溯到几十年前,我们重新关注这一问题是看到了这一方法工业应用的潜力,这在NASA的《CFD Vision 2030》报告中有很好的阐述。具体研究路线选择上,我们除进一步发挥高校在基础和前沿研究的特色外,比较重视和工业界合作,强调研究的应用导向。另一方面,自适应方法真正发挥作用离不开高性能计算,我们在一开始设计整个研究和开发框架时就将并行计算作为核心要素考虑在内。

第三个问题是高阶网格生成。在流体力学领域,以间断伽辽金(DG)法为代表的高阶数值模拟方法吸引了很大的关注,并很有可能在下一代商业计算流体力学软件中得到应用,与之对应的高阶网格生成也成为大家关心的问题。目前,直边网格变形是生成高阶网格的主要途径。但将直边网格的理论和算法体系移植到高阶网格,必然会存在这样或那样的问题,其中有一些是共性的、基础性的理论和算法问题。