主 办：爆炸科学与技术国家重点实验室
安全与防护协同创新中心
报告题目：Deep energy method for solving partial differential equations: a machine learning approach based on variational principle
报告人：Prof. Timon Rabczuk
德国魏玛-包豪斯大学
时间：2019年9月25日下午16:00
地点：北京理工大学3号教学楼201会议室
报告人简介：
欧洲科学院院士，德国包豪斯魏玛大学结构力学学院院长。研究方向包括计算力学、多尺度分析 、先进材料设计，在计算固体力学、计算物理本构模型、流 体-固体相互作用、数值方法等研究方向做出了基础性和原创性的贡献。目前已发表 SCI 论文 300余篇 ，引 用 超 过 18000次 ，H-index为 73，ISI全球高被引学者 ”(Highly Cited Researcher)，其学术成果得到了国际同行的广泛认可，三维断裂程序被韩国高速公路公司采购并作 为研发使用。2013年入选洪堡基金会的费吕南学者计划，欧盟多个大型项目的 负责人 ，包括地平线2020、基础研究人才培养计划 (ITN 385 万 欧 元 ) 和最为权威人才巩固团队计划ERC Consolidator(研究经费200万欧元)。Rabczuk教授 2002年在德国卡斯鲁厄大学获博士，2002-2006年在西北大学 Belytschko 教 授 课 题 组 从 事博士后研究。2007年获新西兰坎特伯雷大学副教授，2009年获德国魏玛大学计算力学终身教授职位。目前为北京理工大学海外名师，他目前领导 30名博士生和8名博士后组成的研究团队，是欧洲研究最活跃、最具科学影响力的青年科学家之一。
报告摘要：
深度能量法=深度学习+能量变分原理，是Rabczuk教授团队今年最近提出发表的计算方法，该方法将有望取代有限元，直接求解偏微分方程，尤其是有限元难以求解的一类方程，开辟了全新的研究方向。讲座将介绍如何利用机器学习中的深度学习方法，系统求解各类力学问题，如相场断裂、动力学问题等。
