谢辉，副研究员

于海军，研究员

辐射流体力学问题中间断特征捕捉的保物理神经网络方法研究

11月7日 (周四) 16:00-17:00，蓝白楼311

    ICF、天体物理等应用领域中，辐射流体力学建模由流体方程、辐射-物质耦合方程构成，通常采用算子分裂求解。在分裂求解过程中由于激波等间断状态的存在，传统流体数值模拟需要使用非振荡数值格式来离散，激波判别及求解计算量往往较大；在辐射-物质耦合方程求解中，由于物性差异大，热传导系数、交换系数具有间断特性，传统数值格式需要在扭曲网格上求解具有间断特征的输运\扩散方程，同时考虑保持热流守恒、温度非负、渐进保持等物理性质，对保物理数值格式的构造一直是研究热点。

    近年来，九所AI++团队围绕物理驱动的辐射流体力学方程保物理性质的神经网络方法开展了系列研究，本报告着重介绍:1)流体问题的激波间断问题物理信息神经网络方法；2）辐射输运问题的SN-神经网络耦合方法和渐进保持神经网络方法；3）辐射扩散问题的热流守恒神经网络方法。数值算例显示，具备保持物理性质的神经网络具备更高的求解精度，在离散层面有效地保持了相关物理性质，为辐射流体力学数值模拟提供了另一条求解路径。

个人简介：谢辉，北京九所副研究员，硕士生导师。2015年博士毕业于中科院数学院计算数学所，2017年九所博士后出站入所。工作以来一直从事惯性约束聚变（ICF）三维数值模拟程序和方法研究, 担任研究室数学研究组组长。研究兴趣包括辐射扩散问题的保物理数值格式，高精度机器学习方法。先后负责实验室基金、自然基金青年项目、面上项目等，以第一作者在JSC、CiCP等期刊发表多篇研究论文，曾获中国计算数学年会优秀论文二等奖。