Talk | 清华大学交叉信息研究院助理教授杜韬:利用计算方法探究流固耦合

本期为TechBeat人工智能社区第474期线上Talk!
北京时间2月15日(周三)20:00,清华大学交叉信息研究院助理教授——杜韬的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是: “利用计算方法探究流固耦合”,届时将介绍流固耦合的进展。
Talk·信息
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主题:利用计算方法探究流固耦合
嘉宾:清华大学交叉信息研究院助理教授 杜韬
时间:北京时间 2月15日 (周三) 20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
点击下方链接,即可观看视频
TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验,加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=751
Talk·介绍
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流固耦合在自然界中很常见,比如空中的飞鸟和水底的游鱼都堪称是利用它的大师。长期以来,理解并发掘新的流固耦合方式依赖于科学家和工程师的知识背景和人工干预。在这次报告中,我将介绍我们在近期利用计算方法设计流固耦合器件的两项工作。我们的方法在一些初步结果上实现了设计流固耦合器件的自动化,并取得了符合人类专家直觉的设计结果。
Talk大纲如下:
1.背景介绍:为什么研究流固耦合
-例子一:枫树种子(maple seed)
-例子二:水黾(water strider)
2.论文一:基于参数化曲面的设计
-方法总览
-仿真模型中的技术要点
-结果展示
3.论文二:基于密度场的设计
-对边界条件的讨论
-仿真模型中的技术要点
-结果展示
4.总结与展望
Talk·预习资料
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https://people.csail.mit.edu/liyifei/publication/anisotropicstokes/
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http://stokes.csail.mit.edu/
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Talk·嘉宾介绍
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杜韬
清华大学交叉信息研究院助理教授
杜韬博士是清华大学交叉信息研究院助理教授,主要研究方向为计算机图形学。他的研究工作关注物理仿真及其在机器学习和机器人领域的应用,主要工作发表于图形学和机器学习顶级期刊和会议(ACM TOG/ICLR/NeurIPS/ICML等)并被多家科技媒体(WIRED/MIT News/IEEE Spectrum/New Atlas/TechCrunch等)报道。杜韬博士常年担任相关领域顶级期刊和会议审稿人并多次获评优秀审稿人(ICML/NeurIPS)。他于2013年,2015年,2021年分别从清华大学、斯坦福大学、麻省理工学院获得学士、硕士、博士学位。在加入清华大学之前,他于2021-2022年在麻省理工学院从事博士后工作。
个人主页:
https://people.iiis.tsinghua.edu.cn/~taodu/
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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