武科大网讯（通讯员薛冰磊 赵新宇）11月16日，加拿大滑铁卢大学连复桑教授应邀来我校青山校区教一楼415会议室座作关于“Integrating Machine Learning Techniques in Turbulence Closure Models”的学术报告会。本次报告会由我校冶金装备及控制教育部重点实验室、机械传动与制造工程湖北省重点实验室和精密制造研究院共同主办，吸引了众多校内外专家学者、研究生及本科生积极参与，共同聚焦机器学习在湍流闭合模型领域的最新进展与未来展望。
据了解，连复桑教授研究领域为计算流体力学（CFD）与湖流模拟。在科学研究方面，连复桑教授主要致力于发展 RANS的滥流封闭模式，他与加拿大国防研究中心和加拿大环境部合作开发多尺度城市空气流动计算模型和多物理场计算模型，该研究得到了加拿大反恐应变研究计划项目支持。这一工作有效地提高了当地政府对于生化辐射恐怖威胁的应变能力。
在报告会中，连复桑教授阐述了如何将机器学习技术巧妙融入湍流闭合模型中，通过数据驱动的方式优化模型参数，从而显著提升预测精度并大幅降低计算成本。他分享了多项令人瞩目的研究成果，诸如基于神经网络的湍流特征高效提取、利用遗传算法对湍流模型参数的精细优化，以及通过深度学习技术实现湍流场的实时精准预测等。这些创新性的研究方法不仅极大地提高了湍流模拟的效率，更为湍流控制、优化设计等前沿领域带来了颠覆性的变革。
在互动交流环节，连复桑教授与大家进行了热烈的互动与交流，对大家的问题耐心解答并针对具体的实际问题提出了切实有效的解决方法或思路。
据悉，此次学术报告会的成功举办，为师生们提供了一个良好的学术交流平台，对于学生们了解机械学习和湍流闭合模型前沿知识、激发专业兴趣、拓展视野起到了积极的促进作用。
