用于二维磁流体磁重联的物理信息神经算子代理模型

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。

提出用于渐变折射率多模光纤线性耦合的轻量化代理模型，支持单参数调优并通过90极化模光纤完成数值与实验验证。

针对无穷与p-拉普拉斯方程构建物理信息神经网络和深度算子网络求解器，覆盖二维及三维问题。

面向桥梁结构状态评估，结合车辆—桥梁交互建模、振动测量、状态估计与代理模型。

研究利用人工神经网络构建黑盒优化的代理模型，在无法获得解析函数描述时，通过数值模拟获取目标函数值进行高效优化。