学术报告

　　郑勇刚，男，大连理工大学教授、博导，国家“万人计划”青年拔尖人才，力学与航空航天学院副院长、先进装备设计与CAE软件开发国家地方联合工程研究中心副主任。主要从事计算力学算法研究及软件研发，在计算力学领域旗舰期刊CMAME、IJNME等发表SCI收录论文150余篇，他引3000余次；授权发明专利9项、软件著作权12项。主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题、JKW重点项目课题等；研究成果应用于高超飞行器、核压力容器等装备结构关键部件研制。担任IJAM、固体力学学报等学术期刊编委/青年编委等。入选教育部新世纪优秀人才支持计划、辽宁省本科教学名师。曾获辽宁省自然科学二等奖、国家教学成果二等奖、ICACM Young Investigator Award等。

　　控制方程是描述力学系统响应的基本数学模型，其建立对于结构分析、设计及安全评估具有重要意义。然而，力学系统（如梁与弹性结构）的控制方程建立过程通常复杂且耗时。随着数据科学与机器学习技术的迅速发展，数据驱动的方程识别方法不断涌现，为高效建立不同系统的控制方程提供了新的思路。现有方法通常需要依赖关键的先验信息以限定模型结构，例如方程数量和必须函数项，这在实际未知场景中限制了算法的适用性。针对上述问题，本团队提出了一种数据驱动的序列奇异值过滤方法（Sequential Singular Value Filtering, Seq-SVF）。该方法通过挖掘系统数据的内在特征，在无需结构性先验假设的条件下，可自动识别系统的控制微分或偏微分方程。研究结果表明，Seq-SVF不仅能够准确识别多种典型线性、非线性和动态系统的控制方程，还能够高效构建板梁结构的高保真降阶力学模型，展示了其在复杂多物理场系统及工程结构建模与分析中的应用潜力与发展前景。