01研究方向
具身智能
研究材料属性、接触与动作结果的预测,帮助机器理解与真实物体交互的后果。
面向三维线弹性问题, 直接推理位移、应变与应力。
导入模型,设置材料、载荷与约束。 发起推理后,查看位移、应变与应力结果。

模型学习不同几何、材料与边界条件下的物理响应。 面对新工况,直接预测位移、应变与应力。
定义结构、材料属性、载荷与约束。
三维线弹性 · 物理场推理
查看场分布,辅助结构分析与设计验证。
在固体力学之外,我们正在拓展更多物理场。下列应用场景仍处于长期探索阶段。
研究材料属性、接触与动作结果的预测,帮助机器理解与真实物体交互的后果。
探索车辆运动及其与道路、环境的相互作用,为运动与碰撞分析提供物理依据。
探索以物理约束支持状态估计与未来演化预测,连接实时数据与数字模型。
我们是来自密西根大学、清华大学、武汉大学的博士团队,在物理仿真与人工智能领域积累了十余年的科研与工程实践经验。
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