基于神经算子的CFD代理模型：小型模块化反应堆螺旋盘管蒸汽发生器

提出周期傅里叶神经映射(p-FNM)框架，用于涡轮机械转子叶片非稳态压力分布和气动弹性载荷预测，降低高保真CFD仿真成本。

针对三维时域机载电磁数据贝叶斯反演计算成本高昂的问题，开发持续学习的神经算子代理模型替代传统求解器，实现高效反演。

基于物理信息神经算子学习磁流体动力学函数空间映射，实现任意参数和时间下磁重联状态的高效推断，降低大 Lundquist 数下的计算成本。

提出基于引用影响力经济机制的AI虚拟实验室群体协同框架，自动化执行神经算子架构搜索与训练评估。

提出自适应算子变换（AOT）方法解决多PDE预训练中解算子结构多样性问题，通过对目标解算子而非模型容量进行适配，提升神经算子在跨方程任务中的泛化能力。