5月18日下午，应学院邀请，北京航空航天大学陈玉丽教授在P333会议室为学院师生带来题为《基于数字和物理人工智能的材料力学性能识别和定制》的学术报告。

在报告中，陈教授详细介绍了其课题组近期的研究成果。她指出，面向目标力学性能的材料/结构逆向设计以及基于宏观可测参数的微结构识别是材料领域的关键课题，然而传统方法因微结构复杂、尺度跨度大、空间复杂度高等问题，分析计算过程极为繁琐。针对此，课题组借助人工智能技术，从物理和数字两个维度寻求突破。物理维度上，提出基于阵列化多稳态力学超材料的“修楼梯”和“机械傅里叶变换”策略，成功实现材料本构性能的快速定制与重定制；数字维度上，采用基于离散余弦变换的深度学习方法，通过在频域截取低频系数，有效降低输入输出空间维度，提升预测精度并增强抗噪声干扰能力。此外，课题组还结合物理力学设计与数字材料结构-性能关系，达成目标性能的快速主动重定制。

报告结束后，陈教授耐心解答了师生们的疑问，其分享的课题组工作引发了大家对相关科学问题的广泛思考，课题组勇于探索的创新精神也赢得了师生的钦佩。（撰稿：江五贵    一审：袁源平    二审：侯育花    三审：戴红星）