西南交通大學副校長康國政教授應邀為我院師生作“基于機器學習的材料疲勞壽命預測”學術報告
11月30日下午，西南交通大學副校長康國政教授應邀來到我院，在明志樓B105為師生們帶來了一場題為“基于機器學習的材料疲勞分析”的精彩學術報告。本次報告由我院院長甘丹教授主持，吸引了眾多青年教師和研究生的參與。
報告伊始，康國政教授講解了疲勞失效的基本概念及其復雜性，深入闡述了壽命預測模型的傳統研究范式，并引入了數據驅動這一新興研究范式。他詳細介紹了數據驅動方法的特點、主要應用領域，指出傳統疲勞性能預測方法已難以有效應對復雜的疲勞問題。為應對這一挑戰，康教授團隊探索了基于機器學習的疲勞壽命預測方法。隨著高通量實驗和仿真技術的發展，大量的疲勞數據得以積累，為數據驅動的機器學習方法提供了可能性。在此基礎上，康教授團隊開發了多種機器學習模型，如全連接神經網絡（FCNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和基于自注意力機制的模型，顯著提升了對多軸疲勞、熱-機耦合疲勞、隨機疲勞及環境疲勞等復雜疲勞問題的預測精度。此外，康教授團隊還提出了機理驅動的機器學習范式，進一步提升了疲勞壽命預測模型的泛化能力。最后，康教授強調，基于機器學習的疲勞壽命預測方法不僅能夠提升預測的準確性和適用性，還能為材料設計和優化提供重要支持，未來將繼續探索更先進的機器學習算法和機理驅動策略，進一步推動材料科學與工程領域的創新發展。講座結束前，與會師生積極提問，與康教授進行了交流與溝通，學術報告在與會師生的熱烈掌聲中圓滿落幕。
圖1 康國政教授報告現場
圖2 康國政教授與師生互動交流
康國政現為西南交通大學黨委常委、副校長、教授、博士生導師，中組部“萬人計劃”科技創新領軍人才、教育部“長江學者”特聘教授、國家杰出青年基金獲得者、科技部中青年科技創新領軍人才、全國優秀教育工作者、享受國務院特殊政府津貼專家、德國“洪堡學者”、 四川省學術與技術帶頭人、教育部新世紀優秀人才。主要研究方向為先進材料本構關系和疲勞與斷裂分析，主持重大項目課題、重點項目等國家自然基金項目8項，發表論文400余篇，Google Scholar引用15000余次，現為“Int. J. Fatigue”共同主編、“Int. J. Fracture”領域編輯以及“Int. J. Plasticity”和“Acta Mechanica Solida Sinica”等期刊編委，出版英文專著2部、中文專著4部，授權發明專利12項，獲省部級自然科學和科技進步二等獎3項；出版教材4部，獲國家級教學成果二等獎3項。
