您現(xiàn)在的位置:首頁 > 背景提升 > 博雅計(jì)劃:機(jī)械工程 船舶與海洋工程專題:基于開爾文波等流體力學(xué)模型、數(shù)值模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)的船體及螺旋槳組件設(shè)計(jì)研究【大學(xué)組】
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博雅計(jì)劃—博雅計(jì)劃:機(jī)械工程 船舶與海洋工程專題:基于開爾文波等流體力學(xué)模型、數(shù)值模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)的船體及螺旋槳組件設(shè)計(jì)研究【大學(xué)組】

開始日期:

2023年6月24日

專業(yè)方向:

理工

導(dǎo)師:

Ian(倫敦大學(xué)學(xué)院 University College London (UCL) 終身正教授)

課程周期:

7周在線小組科研+5周論文輔導(dǎo)

語言:

英文

建議學(xué)生年級(jí):

大學(xué)生

項(xiàng)目產(chǎn)出:

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 學(xué)術(shù)報(bào)告 EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(共同一作) 結(jié)業(yè)證書 成績(jī)單

項(xiàng)目介紹:

本項(xiàng)目帶領(lǐng)學(xué)生將圍繞理論分析、數(shù)值計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法(ML)模擬這三個(gè)方面,根據(jù)各類型的海浪或水波,研究流體運(yùn)動(dòng)的基本理論,學(xué)會(huì)必要的流體力學(xué)分析,并探索船舶和潛水艇等航行器,以及螺旋槳組件和原理。在課程中,我們將采用Google Colab機(jī)器學(xué)習(xí)算法的平臺(tái),它結(jié)合豐富的數(shù)據(jù)和流體動(dòng)力學(xué)知識(shí),為流體預(yù)測(cè)及其控制方面提供了一條新途徑。學(xué)生將綜合利用學(xué)科知識(shí)并在此基礎(chǔ)上拓展,體驗(yàn)學(xué)科交叉碰撞出的火花,提升多元角度分析和解決實(shí)際問題的能力。 在結(jié)束時(shí)提交項(xiàng)目報(bào)告,進(jìn)行成果展示。 ?個(gè)性化研究課題參考:機(jī)器學(xué)習(xí)在推進(jìn)流體力學(xué)中的應(yīng)用前景、機(jī)器學(xué)習(xí)方法分離多模面波、氣動(dòng)形狀優(yōu)化中的機(jī)器學(xué)習(xí) This project will lead students to study the theory of marine hydrodynamics based on various types of ocean waves, learn the necessary fluid dynamics analysis, and explore the components and principles of ships and submarines, as well as propellers. In the course, we will use the Google Colab machine learning algorithm platform, which combines rich data and fluid dynamics knowledge to provide a new approach to fluid prediction and control. Students will make comprehensive use of the knowledge of disciplines and expand on this basis, experience the sparks of interdisciplinary collision, and improve the ability to analyze and solve practical problems from multiple perspectives.? Suggested Future Research Fields: Application prospect of machine learning in advancing fluid mechanics, Separation of multimode surface waves by machine learning method,Machine Learning in Aerodynamic Shape Optimization

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