2020年10月20日下午，大连海事大学赵勇博士应万德成教授邀请，在木兰楼A1006会议室，做了题为“机器学习与CFD结合方法在船舶与海洋工程应用”的学术报告。本次学术报告由万德成教授主持，吸引了来自上海交通大学和上海海事大学等高校的三十余名师生参加。
赵勇博士现任大连海事大学船舶与海洋工程学院副教授，硕士生导师，长期从事船舶与海洋工程方面的流体力学教学和科研工作。研究方向包括船舶水动力和水弹性数值分析、CFD数值方法、机器学习、小波分析及偏微分方程数值求解等。主持国家自然科学基金项目2项，在《应用数学和力学》（英文版）、《水动力研究与进展》（英文版）等期刊发表论文30余篇。2019.8-2020.3期间在布朗大学数学系George Em Karniadakis教授课题组访问交流，就机器学习方法及其在流体力学中应用开展了卓有成效的研究。
赵勇博士介绍了目前的研究基础，包括钝体绕流阻力、流场及畸形波预报。开展了基于PINN方法的圆柱横向涡激振动预报研究，在原有研究的基础上添加结构方程，为网络模型添加了更多约束条件，加快收敛速度。基于LSTM模型的畸形波预报研究，采用深度模型LSTM神经网络预报方法，建立了单步和多步预测模型，用于畸形波预报，并对比了单步预测结果与SVM模型和BP神经网络预测结果。此外，本次报告还就恶劣海况下的船舶运动快速预报问题展开了相关探讨，采用势流和粘流耦合理论计算，以减少计算成本。
报告结束后，赵博士同与会师生就机器学习数据来源，预报的精度等问题进行了充分讨论。大家在分享自己的学术心得时，也更加了解了有关机器学习在计算流体力学应用方面的前沿信息，受益匪浅。万老师总结今天的会议成果，就机器学习的意义提出以下三点：1.对数据的深入挖掘和利用；2.利用机器学习进行快速预报；3.有助于重新理解流动的机理机制问题。万老师指出，机器学习这种新兴技术在传统工业上有很大的应用前景，希望大家能够好好思考，开拓思路，投入到这方面的研究中。
会后，万老师赠予赵博士伴手礼，并感谢他精彩的报告。