物理学课题
- 不同普朗特数下数据驱动的雷诺平均建模的性能研究
- 基于不同结构体系的大跨度悬索桥抗震性能研究
- 基于物理约束的神经网络的热对流反演方法研究
- 基于硫系相变开关在射频传输中的应用研究
- 斯隆数字巡天中的变脸类星体
- 基于量子蚁群算法的交通调度优化策略
- 探索利用大气电场发电的可行性与优化策略
1.不同普朗特数下数据驱动的雷诺平均建模的性能研究
本项目基于机器学习方法对不同普朗特数下的流场进行分析，通过构建流体及传热的雷诺平均非封闭项建模，提升雷诺平均模型对不同普朗特数的流场预测精度。
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物理学
2.基于不同结构体系的大跨度悬索桥抗震性能研究
本研究以美国的金门大桥为研究对象，提出多种结构体系并分析其动力特性和抗震性能，本项目旨在在金门大桥的基础上提出一种适宜的新结构体系，增加结构的减震耗能功能，减小地震作用下的桥梁响应。
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3.基于物理约束的神经网络的热对流反演方法研究
本项目关注于如何使用最前沿的深度学习算法-物理约束的神经网络构建流体及传热的偏微分方程，进而根据流场及热场的输入信息，对典型的热对流中感兴趣的物理量进行流场及温度场反演。
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物理学
4.基于硫系相变开关在射频传输中的应用研究
本课程旨在解决硫系相变材料在射频(RF)传输开关中的关键问题，通过合理设计器件结构与优化材料特性，实现射频器件在高速切换、低插损、高线性度及宽频适应性方面的性能提升，以满足新一代无线通信和微波电路对器件高性能和高可靠性的需求。
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物理学
5.斯隆数字巡天中的变脸类星体
通过对天体光谱及其编变化的研究可能解释类星体的点燃机制和吸积过程。本课题将在斯隆数字巡天的光谱数据库中挖掘更多的变脸类星体，研究超大质量黑洞的点燃机制和吸积过程。
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物理学
6.基于量子蚁群算法的交通调度优化策略
本项目关注于如何通过设计合理的量子蚁群算法，使得城市中的交通调度策略达到最优化设计，以解决城市交通拥堵的问题。
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物理学
7.探索利用大气电场发电的可行性与优化策略
城市中随处可见的高楼大厦为实验这一想法提供了天然的平台。 本项目致力于探索利用这一原理发电的可能性。首先，我们可以测量高度差对电流强度的影响。其次，我们可以量化探讨电极的设计对电流的影响，包括裸露面积，尖端的个数等等。
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物理学
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