https://mp.weixin.qq.com/s/8qh8AtoWZlqQxSh0aUF-0w 圆桌论道 | RLChina 前沿讲习班第5期——流体力学专题
原创 RLCN RLCN 2022-03-14 17:00
圆桌论道
“圆桌论道”是 RLChina 公众号的一个栏目，发布国内外前沿学术活动的预告、总结或解读等。
导读
前沿讲习班是RLChina举办的学术活动，每期就某一研究话题邀请若干位专家作线上报告，并组织感兴趣的同学交流研讨。第5期前沿讲习班的话题是流体力学，将由浙江大学谢芳芳老师和西湖大学范迪夏老师为大家分享最新的研究进展，欢迎大家参与。点击文末“阅读原文”或后台回复“社区”可与报告嘉宾互动。
活动安排
主 题
RLChina 前沿讲习班第5期——流体力学专题
时 间
2022年3月15日 19:00至21:00
直 播 渠 道
B站：
http://live.bilibili.com/22386217腾讯会议：481 579 890
报 告 人
谢芳芳 浙江大学
范迪夏 西湖大学
主 持 人
杨宁 中科院自动化所
报 告
信 息
1 强化学习在流动控制中的应用
时间：19:00-19:45
报告人：谢芳芳
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【报告人简介】谢芳芳，浙江大学航空航天学院副教授，飞行器设计与推进技术研究所副所长，曾任美国麻省理工学院机械工程系博士后及海洋基金实验室研究员（2013.7-2015.12）。主要研究方向为流固耦合、仿生水动力学以及基于深度学习的计算力学，研究成果在领域顶刊JFM、PRE、PoF、CMAME等发表论文20余篇，获2016年度浙江省科学技术进步一等奖。
【报告摘要】流动控制在提高飞行器机动性能、减少能量损耗以及抑制结构损伤性流致振动方面有大量的应用，如何提高流动控制效率是研究学者们关注的一个重点问题。考虑到流体系统是一个高维度、非线性的复杂系统，一般的线性模型无法描述其复杂的动态过程，对应的线性预测控制往往难以推广应用。作为一种通过提取状态特征和动作反馈直接学习端到端策略的方法，强化学习为流动控制打开一条新的思路。本次报告将介绍强化学习在流动控制领域中的具体应用情况，讨论流体工作研究者遇到的一些问题。例如，针对强化学习训练样本需求大、流动样本数据昂贵等问题，本研究组提出一种平衡探索-利用关系的数据采样方法，并结合离线学习-在线调整的强化学习算法（AWAC算法等）缓解样本需求。最后，本次报告将介绍流体力学领域中一些流行的建模方法，为基于模型的强化学习算法的开发以其在流动问题上的应用提供一些建议。
2 强化学习与流固耦合
时间：19:45-21:00
报告人：范迪夏
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【报告人简介】范迪夏博士分别于2013年，2016年和2019年获得上海交通大学船舶海洋与工程学院学士，美国麻省理工学院硕士和博士学位。之后他分别以博士后和研究员加入麻省海洋基金委，并建立以世界上第一台智能拖拽水池为核心的独立智能水动力学实验室。2021年他作为助理教授加入加拿大皇后大学。在2022年他全职加入西湖大学建立了流体智能与信息化实验室。他的研究兴趣集中在人工智能在流体力学中的开发与应用，空海两栖仿生机器人的设计与控制，超材料在空海大变形体中的应用。其工作发表在Sci Robotics，PNAS，JFM， PoF, CMAME等学术杂志。
【报告摘要】流体力学由于其独特的非线性、非定常、多尺度、多变量等特点，相较于其他的经典力学来说，我们对流体的研究和控制一直处于相对落后的阶段。近年来随着深度强化学习的迅速发展，越来越多的流体力学研究者开始着力于强化学习与流体力学相结合的研究。在这次交流中，我将首先介绍基于我们开发的智能拖拽水池以及其自动化和智能化流固耦合的实验中介绍在钝体流体控制研究的实验中第一次应用强化学习的成功案例。之后就仿生流体力学中的两栖扑翼，柔性体推进等一系列问题为核心探讨未来强化学习和流固耦合问题深度结合的可能性。
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