学术报告一

报告题目：Turbulent Flow Motion Estimation Using Machine Learning Techniques

报告人： 许超 教授 （浙江大学）

报告时间：2020年12月24日（星期4）上午9:00-10:00

报告地点：腾讯会议ID 217 760 912

报告摘要：He would like to introduce machine learning techniques in processing visualization data from particle image velocimetry (PIV), which is a typical visualization approach in experimental fluid mechanics. As it is well known that fluid-structure interaction is widely existing in the nature of biological swimming and flight phenomena, but locomotion here is challenging to model and then applied later in building various

artificial systems such as bio-inspired robots. Besides the first principle models such as solving the nonlinear Navier-Stokes (NS) equations, experiments as alternative approach which play a critical role in fluid mechanics, such as PIV. In recent years, there are increasingly many novel techniques arising in the communities of computer vision, machine learning as well as computational imaging, etc. In this work, we tried to apply those state of the art methods to the area of visual computing for fluids and of course many challenges would be expected. For example, how can essential physics be guaranteed while machine learning techniques are applied? To solve these problems, we studied fusion frameworks to leverage the fluid physics as well as the visualization data,

where assimilation using variations, physics-informed deep learning, are proposed. In the results, we demonstrate that our proposed methods could not only greatly improve the fluid velocity reconstruction accuracy but also the computing efficiency.

报告人简介：许超， 浙江大学控制科学与工程学院教授、博士生导师，IEEE高级会员、浙江省自动化学会理事，入选浙江省151人才工程。许超博士曾留学美国，参与通用原子能DIII-D聚变装置、橡树岭国家实验室从事磁约束核聚变工程、粒子加速器装置中相关的动力学建模、诊断测量信息处理及自动化控制方面的课题研究，于2010年毕业于美国理海大学机械工程与力学系获博士学位；毕业同年加入浙江大学智能系统与控制研究所，先后任所长助理、副所长、经理助理等职务，现任副经理、兼任本学科教育部重点实验室常务副主任；担任中国兵工学会、中国自动化学会等一级学会的多个专委会委员，担任SCI期刊《工业与管理优化》、EI期刊《IET智能系统与机器人》执行主编。 许超教授目前领导浙江大学控制学院“无人系统与智能控制”实验室（The FAST Lab，Field Autonomous Systems & conTrol），主要研究方向：无人系统、智能控制、机器学习；先后承担科研项目30余项，其中包括科技部863重大、重点研发、国家基金、工信部、科技委快速响应等项目、也承担了国家电网、中国航天、中电、浙能等重点单位委托研发项目，申请国家发明专利20余项，在国际重要学术刊物上发表论文50余篇、合著《CMC控制芯片技术与应用》。

许超教授曾获美国工程院高峰论坛最佳海报奖、布朗大学国际研究院Fellowship、浙大信息学部教师奖、求是青年学者、山东省自然科学三等奖等荣誉；受邀在多个重要学术会议上进行专题发言，包括第五届中美工程前沿论坛、2019年中国自动化大会“人工智能与数据科学专题论坛”、2019年国际工业与能源物联网创新发展大会“智慧工厂与流程工业论坛”、2019年中国控制会议“空中机器人发展论坛”等；曾率团队获得国际空中机器人大赛第一名（2016年、2017年）、全国光电设计大赛一等奖（2016年，合作指导）、国际空中机器人大赛世界冠军，终结第七代任务（2018年）、世界帆船机器人大赛总冠军（2019年）等；团队竞赛情况获得中国教育电视台（CETV-1）、新华社浙江频道、浙江在线等媒体报道。

学术报告二

报告题目：基于齐次化理论的最优控制理论

报告人： 楼红卫 教授 （复旦大学）

报告时间：2020年12月24日（星期4）上午10:00-11:00

报告地点：腾讯会议ID 217 760 912

报告摘要： 首先介绍H收敛、双尺度收敛两个定义，然后讨论主部系数含控制的最优控制问题，通过对最优控制做齐次化针状变分，给出了最优控制所满足的最大值原理， 最后指出进一步待解决的问题和困难。

报告人简介：楼红卫，复旦大学数学科学学院教授，运筹学与控制论专业博士生导师。入选教育部新世纪优秀人才计划，全国百篇优秀博士学位论文获得者。曾获国家教学成果二等奖（第一完成人），上海市教学成果一等奖（第一完成人），上海市自然科学二等奖，宝钢优秀教师奖，上海市育才奖等。先后主持10项国家自然科学基金项目（其中面上项目5项）。在《SIAM J. Control and Optimization》等 SCI刊物上发表多篇学术论文，著有《最优控制理论简明教程》，《微积分进阶》。 现任国际控制论刊物《Mathematical Control and Related Fields》的编委，教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会委员。

学术报告三

报告题目： Stabilization of spring Hula Hoop by impulse controls

报告人：许亚善 副教授 （复旦大学）

报告时间：2020年12月24日（星期4）上午11:00-12:00

报告地点：腾讯会议ID 217 760 912

报告摘要： In this talk, we model the spring hula hoop as a closed ring system composed of three balls and three strings. The control acts on the three balls alternately in the form of impulses. The stabilization of the system is studied.

报告人简介：许亚善，男，复旦大学星际电子在线运筹学与控制论专业副教授，主要研究领域为微分对策，时间最优控制及分布参数系统的能稳性。在《SIAM J. Control Optim.》，《J. Differential Equations》 等国际权威学术期刊上发表论文十余篇，出版专著一部。