守恒与弛豫模式实现多项式成功率的相干 Carleman 格子玻尔兹曼演化

利用高速视频与物理信息神经网络重建熔池流场，支持线弧定向能量沉积中的流动感知。

研究随机浅水波 Camassa–Holm 方程的波破碎与结构保持全离散方法。

将叠加原理引入基于变换器的神经算子，提升涡轮端壁不同孔数下温度场预测的泛化能力。

分析格子玻尔兹曼中心矩方案中矩基正交化是否影响格式，结论由速度集几何决定，两基仅当交换子条件成立时等价。

提出面向高雷诺数湍流模拟的Tau正交格子玻尔兹曼框架，通过宏观速度强迫改进亚网格尺度建模。