题 目：数值均匀化的虚拟聚类分析方法研究进展
报告人：唐少强教授，北京大学
时间：2021年6月17日星期四下午13:30
地点：上海大学延长校区力学所200学术报告厅
摘要信息
虚拟聚类分析方法（Virtual clustering analysis，VCA）是新近发展出来的一种高效数值均匀化方法，可用于材料设计、多尺度计算等。
我们先简单介绍VCA的主要想法，再介绍近期三个进展。一、聚类分析方法中相互作用张量的计算耗费较大，我们提出一种基于粗粒化和体积分数的快速计算方法，进一步提高计算效率；二、对于超弹性、弹塑性有限变形问题，背景材料的选择会影响均匀化结果，我们提出了一个背景材料参数的恰当选择判据，以及自适应选择的数值方案；三、聚类分析方法得到的是平均应力应变关系，在需要时可通过迭代快速得到空间上的应力应变分布。
专家简介
唐少强，1995年从香港科技大学博士毕业，1997年起在北京大学力学与工程科学系任教，现为博雅特聘教授、工学院新奥教学责任教授。从事计算力学与应用数学方面的研究，主要研究领域为多尺度算法、非线性波的理论与计算等。发表期刊论文80余篇，是中国力学学会理事、国际华人计算力学协会常务理事，现任Computational Mechanics等4个国际期刊的编委、Theoretical and Applied Mechanics Letters副主编。
上海市应用数学和力学研究所
上海大学力学与工程科学学院
上海市能源工程力学重点实验室
