1.     数据驱动建模

研究物理模型与机器学习融合的数据驱动建模方法，重点开展多保真建模、迁移学习、降阶建模及物理信息机器学习等研究，实现复杂工程系统的高精度预测。

2.     智能优化设计

研究基于代理模型的智能优化方法，包括自适应采样、贝叶斯优化、多保真优化、数据筛选及GPU并行优化等，实现复杂机械与工程系统的快速设计和全局寻优。

3.     多物理场与多尺度计算

开展计算流体力学、多物理场耦合及多尺度数值计算研究，结合高性能计算和数据驱动方法，提高复杂工程系统的建模精度与计算效率。

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