报告时间：2025年11月12日（星期三）10:00–12:00
报告地点：格物楼737室
报 告 人：张朝 教授
工作单位：上海大学
举办单位：机械工程学院
报告简介：
全球约30%能源消耗和80%的零部件失效与摩擦和磨损相关，揭示其微观机理对能源保护和装备设计至关重要。摩擦膜的形成和去除是复杂的摩擦化学反应过程，涉及参与材料的大量分子和机械、材料、热和化学变量在多尺度的时间和长度范围内的相互作用。本报告提出了人工智能和机器学习在汽车和发动机工业的表面工程和摩擦学中的应用:多相和多尺度边界润滑数字孪生。每个反应体积的时空子分区是基于反应体积网络中的表面质量流动连续性方程。电声子耦合被考虑。深度卷积生成对抗网络作为通用图像表征通过由实验分析仪器和计算机模拟等大量数据组成的数据库被使用。高通量地量子化学分子动力学(RMD)取样和运行具有由第四代高维神经网络势能建立的ReaxFF的既有金属力场，又有化学反应力场的LAMMPS模拟，然后使用K-means聚类算法对结果进行聚类并用朴素贝叶斯分类器选取最佳的取样，对应于该样本的化学反应动力学分析的结果用于表面质量流连续方程的回解以验证和修改时间和空间分区以及高通量的化学反应动力学的取样和模拟方法。
报告人简介：
张朝，上海大学机电工程与自动化学院教授，博士生导师。昆明理工大学交通工程学院兼职教授。1997-2002年在美国西北大学从事表面工程和摩擦学的博士后研究。研究的主要方面包括:混合润滑机理的微观及宏观相结合的模型研究;发动机活塞销和销座间粘着磨损机理及失效机理、判据、及设计准则的研究;发动机活塞裙部与缸套间粘着破坏及表面粗糙度准和镀层材料对其影响的研究;基于大数据库和云计算的发动机零部件失效的现代数值分析;利用电子-声子、量子化学分子动力学和机器学习的多相多尺度的混合和边界⿌霂殃描彜秃鶉郊濾谈干、磨润腐蚀和磨损分析的数字孪生系统。
