2025年9月27-30日，第十六届国际计算方法会议（The 16th International Conference of Computational Methods, ICCM 2025）在杭州召开。本次会议由浙江大学建筑工程学院、浙江大学航空航天学院、宁波大学机械工程与力学学院承办，中国力学学会、浙江省力学学会、浣江实验室、浙江大学岩土工程研究中心、浙江大学三角智慧绿洲创新中心、浙江大学交工协同创新研究中心共同协办。来自世界各地的300多位计算力学领域的教授、专家、学者和研究生参加了本次会议。
ICCM会议旨在促进计算方法在科学、工程和应用领域的创新应用，聚焦计算方法、数值建模与模拟技术的创新及其在工程、自然科学等领域的应用，促进数值计算科学和工程应用领域的专家和学者之间的合作和交流。该会议自2004年首次在新加坡召开，此后每年举办一次，目前已被公认为是计算方法领域有着广泛影响力的国际会议。
上海交通大学船舶与海洋工程计算水动力学研究中心(CMHL)主任万德成教授，带领两位博士后叶茂坤博士和谢丰泽博士，以及博士生姚一晟参加了本次会议。
万德成教授应组委会应邀作了题为“Numerical Study of Droplet Impact on a Deep Pool by CLSVOF Method”的半大会报告。报告由浅入深地介绍了液滴撞击水表面问题数值模拟的技术关键和难点挑战，介绍了上海交大CMHL团队近年来在发展高精度低耗散复杂水气两相湍流CLSVOF数值模拟方法方面取得的进展，展示了团队自研的水气两相湍流数值模拟软件在预报能力和求解精度方面的出色表现。万德成教授的报告内容丰富，讲解生动精彩，不仅分享了知识，更引发了思考，获得了与会专家学者的一致赞扬与认可。
在本次ICCM2025会议上，上海交大CMHL研究中心团队有4篇论文经过严格审稿后被会议录用，CMHL研究中心参会成员在会议上汇报交流了CMHL研究中心团队在波浪精细化、机器学习、粒子法、风机尾流等方面取得的最新研究成果。
叶茂坤博士做了“Wind turbine wake prediction by deep convolutional neural networks with spatial-coordinate embedding”的报告。该研究针对海上风电场优化设计中风机尾流预测的精度与效率难题，创新提出了融合空间坐标嵌入机制的深度学习框架，并针对序列预报问题中的误差累积问题进行了针对性优化。通过将下游位置信息编码为可训练向量，并基于U-Net架构处理固定上游截面（1D-3D）的流场数据，实现了4D至14D范围内任意位置的高精度动态尾流预测。该方法克服了传统滚动预测模型误差累积的缺陷，显著提升了对复杂湍流结构和速度亏损梯度的解析能力。研究采用大涡模拟（LES）与致动线方法（ALM）生成的高保真NREL 5MW风机数据集进行训练验证，展现了优异的跨位置泛化性能。与会专家对所提出的数据-物理混合驱动的框架的创新性给予高度评价，尤其认为其在浮动式风机运动及复杂大气边界层条件下具有重要应用潜力。专家们与叶博士进行了深入探讨，并提出了宝贵的建设性意见。
谢丰泽博士做了“A coupled 3D MPS–PD model for fluid–structure interaction with large deformation” 的报告。报告介绍了一种三维MPS-PD方法，用于模拟涉及结构大变形和断裂的流 - 固耦合现象。其中，采用MPS方法模拟含自由液面的剧烈流动，采用PD方法进行结构分析。流体和结构间的信息传递通过核函数插值方法（KFBI）实现。首先，通过模拟泄洪引起的弹性闸门变形对插值方法进行了验证。数值模拟结果与实验数据吻合良好；同时，不同分辨率比下的数值结果几乎保持一致。其次，进一步通过MPS-PD方法模拟了溃坝流引起的弹性挡板断裂。结果表明，所提出的 MPS-PD 耦合方法可以为剧烈流 - 固耦合问题的研究提供一种潜在的方案。
博士生姚一晟做了“Novel Actuator Lines Method Accounting For Structural Geometries”的报告。报告介绍了一种改良的致动线方法，用于模拟风机尾流。通过静态叶片的完全解析方法进行求解，获取S826翼型在不同攻角下周围流场信息，以此作为训练数据库投入到神经网络，训练一个能够快速预报任意攻角下叶片周围流场信息的神经网络代理模型。在此基础上将翼型根据几何特征分段积分，建立一个包含几何特征信息的新升阻力数据库用于风机尾流模拟。该方法的可行性与可靠性通过雷诺数3900的圆柱绕流问题进行验证，并将该方法应用到NTNU BT1风机上进行特定工况下的仿真模拟，最终发现该方法能够明显提高传统致动线方法计算得到的精度，接近完全解析方法得到的结果，并且在时间资源上远小于完全解析方法。
本次ICCM 2025会议是很好的学术交流平台， CMHL研究中心团队成员通过会议交流，在这次学术盛宴中不仅获取新知、启迪思维，也扩展了国际视野，获得很大收获。