研究中心

优化与工程计算研究中心

优化与工程计算研究中心聚焦于以运筹优化、科学与工程计算为核心的算法研究及软件开发,在物流、航空、供应链、多物理场仿真(CAX)等多个行业和领域推动相关技术落地应用。中心以数学优化、拓扑优化算法为基础,聚焦两个研究重心,即通用优化求解器研发及应用、多物理场仿真求解器及工业软件研发及应用,致力于为各行业提供标准化、高效能的优化解决方案,并为工业领域在设计、制造等关键环节赋予强大的模拟分析能力以及精准的优化决策支撑,推动工业领域的创新发展与升级转型。

团队介绍


优化与工程计算研究中心共有团队成员32余人,团队成员来自麻省理工学院、康奈尔大学、纽约大学库朗数学研究所、马里兰州立大学、北京大学、清华大学、中国科学院、美国宾州州立大学、新加坡国立大学、香港中文大学、香港科技大学、南洋理工大学等国内外知名院校,拥有丰富的数学规划求解算法研发和应用、航空调度和收益管理、供应链运筹优化、数据驱动运营管理、合作及非合作博弈分析、系统架构设计、界面问题和多相流的建模与模拟、图像处理、智能制造中的拓扑优化问题、微磁计算的数值方法、数值模拟与电池储能的交叉领域、计算流体力学、计算材料科学、机器学习、快速求解器开发、数值仿真、人工智能、数据驱动的大规模连续与离散优化问题的创新理论与算法设计、尤其是人工智能领域产生的连续优化问题、信号处理领域产生的低秩-稀疏优化问题、大规模混合整数优化问题的新型智能算法研发等领域学术背景和实践经验。

研究聚焦

针对传统的非线性连续与离散优化算法在求解大规模优化问题时面临的一系列挑战,及新材料、微纳米材料、智能制造、以及芯片设计等关键技术领域中的许多核心技术问题,聚焦数学优化与拓扑优化算法展开深入研究。

通用优化求解器是面向运筹优化问题的通用解决方案,可以高效解决来自能源电力、工厂排产、交通运输等应用场景中的决策优化问题,因其通用性和不可替代性,求解器被认为是现代化智能决策的核心引擎,也是工业软件领域核心技术之一,目前已自研通用优化求解器并开展了一系列相关研究。

多物理场仿真工业软件以求解多物理场耦合的偏微分方程组为核心,仿真模拟涉及不同物理现象的相互作用,例如力学、热学、电磁学等,对复杂物理系统进行综合分析。目前已开展OpenCAXPlus软件开发平台及算法、应用开发进行一系列研究。

项目与服务

基于神经网络的线性方程组迭代求解算法
本项目旨在设计一种基于神经网络的迭代求解算法,提升 OpenFOAM 仿真算例的计算速度。OpenFOAM 是一种广泛应用于流体动力学和多物理场模拟的开源计算平台,然而在复杂流体动力学问题中,其传统的迭代求解器往往面临收敛时间过长的问题。通过引入神经网络,项目将探索如何利用深度学习算法对迭代过程进行优化。
频域波方程快速求解器
本项目针对工业设计中电磁场、声场仿真、地需反演和医学成像等频域波问题,研发基于区域分解的超大规模稀疏代数系统的求解器,研发内容包括迭代算法稳健性分析、及高性能程序包研发。项目旨在提高迭代法收敛速度、克服内瓶颈,并开发计算时间为O(k)的核心求解器模块。

项目合作


联系方式

  • 邮箱:xushuizhen@sribd.cn
  • 电话:(+86)0755-23517610

办公地点

  • 地址:深圳市龙岗区龙翔大道2001号