研究方向

基于人工智能的物体升力和阻力预测 近年来，人工智能（Artificial intelligence, AI）技术取得了长足的发展。其中人工神经网络模型(Artificial Neural Network) 能够精确估算复杂问题，从而在工程以及经济学研究中得到了广泛的应用。 人工神经网络模型是人们在生物神经网络启发下建立的一种数据处理模型，目的是通过模拟人脑的结构和功能来进行信息处理。人工神经网络能够根据训练样本输入和输出之间的关系来建立一个黑盒模型，并通过神经网络模型里的神经元来进行信息的传递和处理，从而建立一个映射关系。在这个项目中，我们使用先进的人工智能算法，来探讨如何通过人工神经网络模型来准确预测物体的升力和阻力，从而实现实现提高升力，减少阻力的最优化设计。

 

相关学科

物理学、计算机科学技术

 

科研导师

L. Z

• 普林斯顿大学机械工程博士后，美国气象学会、物理学会、机械工程师学会成员；
• 担任Journal of Fluid Mechanics 等16个SCI期刊评审；
• 著有多篇高水平SCI学术论文，其中以第一作者身份在美国物理学会流体力学分会等顶会发表近10篇学术论文；
• 研究领域为研究领域为流体力学，传热学，热力学，大气科学。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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