模拟仿真课题申报书

模拟仿真课题申报书一、封面内容

项目名称：复杂系统多尺度模拟仿真关键技术研究与应用

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家重点实验室-复杂系统研究中心

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本课题旨在针对现代工业、工程及科学领域中的复杂系统多尺度模拟仿真难题，开展系统性研究与应用开发。项目以多物理场耦合、多尺度跨尺度传递为核心科学问题，聚焦于建立一套能够兼顾微观机制与宏观行为的统一仿真框架。研究将基于有限元与有限差分方法的混合建模思想，引入自适应网格加密与动态时步控制技术，以提升仿真精度与效率。具体而言，项目将构建一个包含流体动力学、热传导及结构力学多场耦合的仿真平台，通过开发新型数值算法，解决传统仿真方法在处理大变形、相变及多尺度效应时的局限性。同时，结合机器学习与物理信息神经网络，探索数据驱动与模型驱动的协同仿真模式，以实现从微观原子尺度到宏观工程尺度的无缝衔接。预期成果包括一套高精度、高效率的多尺度仿真软件原型，以及针对航空航天、新能源材料等领域的典型应用案例。项目将形成一套完整的理论方法体系，为复杂工程问题的预测与优化提供关键技术支撑，推动我国在高端仿真领域的技术自主可控。

三.项目背景与研究意义

当前，科学技术的飞速发展使得工程与科学问题日益复杂化、系统化，传统的单一学科研究方法已难以应对跨尺度、多物理场耦合的挑战。在现代航空航天、能源、材料、环境等关键领域，从微观原子尺度到宏观工程尺度的复杂系统行为预测与优化成为制约技术突破的核心瓶颈。例如，新型航空发动机叶片在极端工况下的热-结构-流耦合响应、先进电池材料在充放电过程中的多尺度结构演变与性能衰减、深海资源开发装备在复杂海洋环境下的动力学行为等，均需要精确的多尺度模拟仿真技术提供理论支撑与决策依据。

然而，现有模拟仿真技术仍面临诸多严峻挑战。首先，多物理场耦合机理的数学描述与数值实现极为复杂。流体、热力、电磁、结构等不同物理场在时空域上的相互作用往往呈现非线性、多态性特征，现有耦合算法在保证稳定性和精度的同时，往往以牺牲计算效率为代价。例如，在计算高温燃气与涡轮叶片的相互作用时，需同时考虑湍流流动、热传导、相变以及结构大变形，传统分步式耦合方法易导致信息传递失真和数值误差累积。其次，多尺度效应显著。从材料内部的微观缺陷、相界到宏观部件的几何非线性和边界条件，不同尺度上的物理规律存在显著差异，如何实现从原子、分子尺度到连续介观、宏观工程尺度的有效桥接，是当前仿真领域面临的核心难题。现有方法如多尺度方法（MSM）、多尺度有限元（MSFEM）等虽有所进展，但在处理尺度剧烈跳变、界面追踪精度以及计算成本控制方面仍存在不足。再者，仿真效率与精度难以兼顾。随着计算复杂系统需求的增长，对仿真软件的并行计算能力、动态自适应能力以及与实验数据的融合能力提出了更高要求。传统基于固定网格和时步的仿真方法难以适应复杂几何形状、快速时变过程和非线性材料行为，导致计算资源消耗巨大且结果精度受限。

因此，开展复杂系统多尺度模拟仿真关键技术研究与应用具有极其重要的现实意义和迫切需求。从学术价值看，本项目旨在突破多尺度模拟的核心理论和技术瓶颈，推动计算力学、计算物理、计算材料等交叉学科的发展。通过建立统一的多场耦合、跨尺度传递理论框架，有望深化对复杂系统内在机理的科学认知，填补现有理论方法在处理极端条件、非线性耦合及多尺度效应方面的空白。项目将探索数值方法与人工智能技术的深度融合，为发展第四代计算科学提供新思路，提升我国在基础科学前沿领域的原始创新能力。从经济价值看，高精度、高效率的仿真技术能够显著降低工程研发成本，缩短产品迭代周期。例如，在航空航天领域，通过精确预测发动机热端部件的性能与寿命，可避免昂贵的试验试错；在新能源领域，对电池材料微观结构演变过程的仿真可指导材料设计，提升电池能量密度与安全性；在先进制造领域，通过仿真优化工艺参数，可提高复杂构件的成型精度与效率。据行业估算，先进仿真技术的应用可使产品研发成本降低30%-50%，研发周期缩短20%-40%。此外，本项目成果有望带动相关软件产业、高性能计算服务及交叉学科人才培养，形成新的经济增长点，提升我国在全球高端制造、战略性新兴产业中的核心竞争力。从社会价值看，本项目研究成果能够为应对国家重大战略需求提供科技支撑。例如，通过模拟极端天气事件下的气候变化机制，助力环境治理决策；通过仿真评估地震波在复杂地质结构中的传播规律，提升防灾减灾能力；通过模拟医疗器械在人体内的作用机制，促进智慧医疗发展。同时，项目将推动仿真技术的标准化与普及化，促进产学研用深度融合，为科技成果转化创造有利条件，服务于国家创新驱动发展战略和高质量现代化建设。综上所述，本项目立足于国家重大需求与科技前沿，通过多尺度模拟仿真技术的创新研究，有望在理论方法、关键技术和应用示范等方面取得突破性进展，产生显著的科学、经济与社会效益。

四.国内外研究现状

在复杂系统多尺度模拟仿真领域，国际前沿研究主要集中在理论方法的创新、计算技术的突破以及典型应用领域的深度拓展三个层面。从理论方法看，多尺度方法（MultiscaleMethods,MSM）已成为研究热点，其中基于泛函分析的能量分解方法、嵌入域方法以及动态系综方法等取得了一系列理论进展。例如，美国卡内基梅隆大学、斯坦福大学等机构致力于发展非平衡态热力学与多尺度方法的结合，探索在非绝热、非局域条件下多尺度传递过程的建模理论。法国科学院、德国马克斯普朗克研究所则聚焦于高阶多尺度有限元（MultiscaleFiniteElementMethods,MSFEM）与边界元方法的耦合，旨在提升界面处理精度和计算效率。近年来，基于数据驱动的多尺度建模方法也备受关注，美国麻省理工学院、佐治亚理工学院等团队尝试利用机器学习重构多尺度本构模型，实现微观信息到宏观行为的快速预测。然而，现有理论方法在处理剧烈尺度跳变、非平滑界面、强非线性耦合等问题时，仍存在理论框架不够完善、数值稳定性难以保证等技术挑战。

在计算技术方面，高性能计算（HPC）与并行计算技术为复杂系统多尺度仿真提供了基础支撑。美国能源部先进模拟与计算能源办公室（ASC）持续投入巨资发展异构计算平台，支持千万甚至亿级别的并行仿真。欧洲“地平线欧洲”计划、日本“富岳”超级计算机也致力于提供先进的计算资源。同时，云计算与边云计算技术为大规模仿真提供了更灵活的计算模式。然而，计算效率与精度的矛盾依然突出。现有并行算法在处理长时程、大空间尺度问题时，易出现网格畸变、扩散项耗散、并行效率下降等问题。自适应网格加密技术虽有所发展，但在动态载荷、相变边界移动等复杂场景下的网格动态重构策略仍不够智能高效。此外，计算资源的高昂成本限制了多尺度仿真技术的广泛应用，尤其是在中小企业和创新型企业中。数据管理与可视化技术也相对滞后，难以有效支撑海量仿真数据的处理与解读。

在应用领域方面，多尺度模拟仿真已在航空航天、能源、材料、生物医学等领域得到广泛应用。在航空航天领域，美国NASA、欧洲ESA通过多尺度仿真预测高温合金、陶瓷基复合材料在极端工况下的性能退化，指导新一代发动机设计。在能源领域，多尺度仿真被用于页岩气渗流机理研究、核聚变等离子体行为预测、太阳能电池材料性能优化等。在材料领域，美国DOE的阿贡国家实验室、欧洲的材料研究所（EAM）利用多尺度模拟预测材料的相变、缺陷演化、疲劳失效等，加速新材料研发。在生物医学领域，美国国立卫生研究院（NIH）等机构利用多尺度仿真模拟药物在体内的输运扩散、细胞信号传导、器官移植排斥反应等。然而，现有应用仍存在诸多局限性。例如，在极端条件（如超高温、超高压、强辐射）下的多尺度仿真精度不足，对复杂几何形状、非连续介质的处理能力有限，仿真结果与实验数据的融合验证方法不够完善。此外，多尺度仿真模型与实际工程问题的结合仍不够紧密，缺乏面向特定应用场景的定制化解决方案。

国内在该领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，已在部分方向上取得显著成果。清华大学、北京大学、中国科学技术大学等高校以及中国科学院力学研究所、计算物理研究所等研究机构在多尺度方法、计算力学、计算材料等领域开展了系统研究。例如，清华大学在多尺度有限元方法、内嵌边界元方法等方面取得了一系列理论突破；北京大学在基于机器学习的多尺度建模、多物理场耦合算法等方面进行了深入探索；中国科学院力学所则在流体-结构-热耦合仿真、计算爆炸力学等方面形成了特色优势。近年来，国内在高温材料、新能源材料、海洋工程等领域的多尺度仿真应用取得了一定进展。然而，与国际顶尖水平相比，国内研究在基础理论原创性、关键算法先进性、高端软件自主可控性等方面仍存在一定差距。具体而言，多尺度方法的理论体系尚不完善，对复杂系统内在机理的揭示能力有待提升；高性能计算算法与国产超级计算机的适配性不足，计算效率有待进一步提高；高端仿真软件自主研发能力较弱，核心算法依赖进口，软件生态建设滞后；跨学科研究团队建设和人才培养体系有待加强，产学研用协同创新机制不够健全。这些不足制约了国内多尺度模拟仿真技术的进一步发展和应用推广，亟待通过系统性、前瞻性的研究加以突破。

综上所述，国内外在复杂系统多尺度模拟仿真领域已取得显著进展，但仍面临诸多挑战和空白。理论方法层面，多尺度传递机理、非平滑界面处理、高维数据降维等基础理论仍需深化；计算技术层面，高效并行算法、自适应计算、异构计算优化等计算技术有待突破；应用示范层面，面向特定工程问题的定制化解决方案、仿真与实验数据深度融合、智能化仿真平台建设等仍需加强。这些挑战和空白为本研究提供了重要方向和切入点，通过开展系统性、创新性的研究，有望推动复杂系统多尺度模拟仿真技术的理论、方法、技术和应用的全面发展。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在针对复杂系统多尺度模拟仿真中的关键理论、方法与技术创新问题，开展系统性研究与应用开发，实现从微观机理到宏观行为的精确预测与高效模拟。具体研究目标包括：

（1）建立一套基于多物理场耦合、跨尺度传递的统一仿真理论框架，揭示复杂系统在极端条件下的内在行为规律。

（2）发展新型高效数值算法，突破现有仿真方法在处理大变形、非平滑界面、多尺度效应等方面的瓶颈，提升仿真精度与效率。

（3）研发集成物理信息神经网络与自适应计算的多尺度仿真平台，实现仿真过程智能化与资源高效利用。

（4）针对航空航天、新能源材料等典型领域，开展关键应用示范，验证所提出理论方法的有效性与实用性，形成一套完整的解决方案。

（5）培养跨学科研究团队，形成一套系统化的人才培养模式，推动我国在复杂系统模拟仿真领域的自主创新与产业发展。

2.研究内容

本项目将围绕上述研究目标，开展以下五个方面的研究内容：

（1）多物理场耦合机理与跨尺度传递理论研究

研究问题：复杂系统多物理场（流体、热力、结构、电磁等）在时空域上的耦合机理、跨尺度传递规律及其数学描述方法。

假设：多物理场耦合行为可以通过广义非线性偏微分方程组刻画，跨尺度传递过程遵循特定的尺度跳变准则和信息传递机制。

具体研究内容包括：发展基于非平衡热力学与多尺度方法的耦合理论，建立非局域、非绝热条件下的多场耦合模型；研究复杂几何形状、非连续介质对多物理场耦合行为的影响，建立界面捕捉与处理的数学框架；探索多尺度传递过程中的尺度依赖关系与尺度跳变准则，发展基于泛函分析的能量分解方法；研究强非线性耦合（如相变、损伤、破裂）的动力学行为，建立高阶多尺度本构模型。

（2）新型高效数值算法研究

研究问题：如何发展高效、稳定的数值算法，以精确处理复杂系统多尺度模拟中的大变形、非平滑界面、多尺度效应等问题。

假设：通过混合有限元与有限差分方法、动态自适应网格加密、高阶数值格式等技术创新，可以有效提升仿真精度与效率。

具体研究内容包括：发展混合有限元-有限差分方法，实现流体、热力、结构等不同物理场的高精度耦合计算；研究基于波前推进、紧致差分等的高阶数值格式，提升对流场、温度场、应力场的捕捉能力；开发动态自适应网格加密技术，实现网格在关键区域局部加密、非关键区域粗化，并保证网格质量与计算稳定性；研究并行计算算法与负载均衡策略，提升大规模仿真问题的计算效率。

（3）物理信息神经网络与自适应计算研究

研究问题：如何将机器学习与物理信息神经网络技术融入多尺度模拟仿真，实现仿真过程的智能化与资源高效利用。

假设：物理信息神经网络可以有效地重构多尺度本构模型、预测复杂系统行为，自适应计算可以动态调整仿真资源，实现精度与效率的平衡。

具体研究内容包括：研究基于物理信息神经网络的代理模型构建方法，实现微观本构关系到宏观行为的快速预测；探索数据驱动与模型驱动的协同仿真模式，实现从数据到模型、从模型到数据的闭环优化；开发集成物理信息神经网络的自适应计算策略，实现仿真时步与网格的自动态调整；研究仿真数据的高效存储、管理与可视化技术，构建智能化仿真平台。

（4）典型应用示范研究

研究问题：如何将所提出理论方法应用于航空航天、新能源材料等典型领域，解决实际工程问题。

假设：通过针对特定应用场景的定制化解决方案，可以有效提升复杂工程问题的预测与优化能力。

具体研究内容包括：针对航空航天领域，开展高温合金、陶瓷基复合材料在极端工况下的多尺度仿真研究，预测其性能退化行为，指导材料设计；针对新能源材料领域，开展锂离子电池、固态电池材料在充放电过程中的多尺度仿真研究，揭示其微观结构演变机理，优化电池性能；针对先进制造领域，开展复杂构件的成型过程多尺度仿真研究，预测缺陷形成机制，优化工艺参数。

（5）跨学科研究团队建设与人才培养

研究问题：如何构建跨学科研究团队，形成一套系统化的人才培养模式，推动我国在复杂系统模拟仿真领域的自主创新与产业发展。

假设：通过跨学科合作与人才培养，可以提升我国在复杂系统模拟仿真领域的理论创新与技术创新能力。

具体研究内容包括：组建由计算数学、计算物理、计算力学、计算材料、机器学习等领域的专家组成的跨学科研究团队；建立产学研用协同创新机制，与企业合作开展应用示范研究；开设跨学科研究生课程，培养复合型研究人才；举办学术研讨会，促进国内外学术交流与合作。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析、数值模拟与实验验证相结合的综合研究方法，系统开展复杂系统多尺度模拟仿真关键技术研究与应用开发。

（1）理论分析方法：针对多物理场耦合机理与跨尺度传递问题，将运用泛函分析、非平衡热力学、连续介质力学、计算数学等理论工具，建立多尺度仿真理论的数学框架。具体包括：基于加权余量法推导新型耦合控制方程，分析不同物理场间的相互作用项；利用能量分解方法，研究跨尺度传递过程中的尺度依赖关系与信息传递机制；发展高阶多尺度本构模型，描述非平滑界面、大变形、相变等复杂行为的动力学演化。理论研究将紧密结合数值模拟与实验结果，通过数学推导与模型推导相互印证，确保理论的准确性与普适性。

（2）数值模拟方法：针对新型高效数值算法问题，将发展混合有限元-有限差分方法、动态自适应网格加密技术、高阶数值格式以及并行计算算法。具体包括：采用有限元方法离散结构场、热场等连续介质场，采用有限差分方法离散流场等瞬态场；设计边界处理技术，实现不同物理场在不同区域（如界面、边界）的精确耦合；开发基于波前推进、紧致差分等的高阶数值格式，提高对流场、温度场、应力场的捕捉精度；研究动态自适应网格加密技术，实现网格在关键区域局部加密、非关键区域粗化，并保证网格质量与计算稳定性；研究并行计算算法与负载均衡策略，提升大规模仿真问题的计算效率。数值模拟将基于自主研发的仿真平台进行，并结合商业软件进行验证与比较。

（3）实验设计方法：针对典型应用示范问题，将设计一系列控制实验与对比实验，验证数值模拟结果的准确性。具体包括：针对航空航天领域，制备高温合金、陶瓷基复合材料样品，在高温、高压、强载荷等极端工况下进行力学性能测试与微观结构观测；针对新能源材料领域，制备锂离子电池、固态电池样品，在不同充放电速率、温度等条件下进行电化学性能测试与微观结构分析；针对先进制造领域，设计复杂构件的成型工艺试验，获取成型过程中的应力应变、温度场等数据。实验设计将注重控制变量的科学性，确保实验结果的可靠性与可比性。

（4）数据收集与分析方法：针对物理信息神经网络与自适应计算问题，将收集多尺度模拟仿真数据与实验数据，并运用机器学习与数据分析技术进行处理。具体包括：收集不同工况下的仿真数据，包括微观尺度上的原子力、分子动力学数据，宏观尺度上的流体力学、结构力学数据；收集实验数据，包括材料性能测试数据、微观结构观测数据、成型过程数据；运用主成分分析、聚类分析等数据挖掘技术，分析数据的内在规律与特征；利用物理信息神经网络，重构多尺度本构模型，预测复杂系统行为；开发自适应计算算法，动态调整仿真资源，实现精度与效率的平衡。数据分析将基于开源机器学习库与自主研发的分析软件进行，确保分析结果的客观性与准确性。

2.技术路线

本项目将按照“基础理论→数值方法→平台开发→应用示范→成果推广”的技术路线展开研究，具体分为五个阶段：

（1）第一阶段：基础理论研究（1年）

关键步骤包括：分析复杂系统多物理场耦合机理与跨尺度传递规律，建立多尺度仿真理论的数学框架；发展基于非平衡热力学与多尺度方法的耦合模型，研究界面捕捉与处理的数学方法；探索多尺度传递过程中的尺度跳变准则，发展基于泛函分析的能量分解方法；撰写研究论文，参加学术会议，与国内外同行交流研究成果。

（2）第二阶段：数值方法研究（2年）

关键步骤包括：发展混合有限元-有限差分方法，实现多物理场耦合计算；研究动态自适应网格加密技术，提升仿真效率；开发高阶数值格式，提高仿真精度；研究并行计算算法，提升大规模仿真能力；开发数值模拟软件模块，并在典型算例上进行验证。

（3）第三阶段：仿真平台开发（2年）

关键步骤包括：集成理论模型与数值方法，构建多尺度模拟仿真平台框架；开发物理信息神经网络模块，实现代理模型构建与自适应计算；开发仿真数据管理与可视化模块，提升平台易用性；在典型应用场景上进行平台测试与优化。

（4）第四阶段：应用示范研究（2年）

关键步骤包括：针对航空航天领域，开展高温合金、陶瓷基复合材料在极端工况下的多尺度仿真研究，指导材料设计；针对新能源材料领域，开展锂离子电池、固态电池材料在充放电过程中的多尺度仿真研究，揭示其微观结构演变机理，优化电池性能；针对先进制造领域，开展复杂构件的成型过程多尺度仿真研究，预测缺陷形成机制，优化工艺参数；撰写应用研究报告，发表高水平研究论文。

（5）第五阶段：成果推广与人才培养（1年）

关键步骤包括：总结研究成果，形成一套完整的多尺度模拟仿真技术体系；开发技术手册与培训材料，推广研究成果；举办跨学科研究生课程，培养复合型研究人才；组建跨学科研究团队，推动产学研用协同创新；撰写项目总结报告，评估项目成果与影响。

七．创新点

本项目针对复杂系统多尺度模拟仿真中的关键科学问题与技术瓶颈，提出了一系列创新性研究思路与方法，在理论、方法与应用层面均具有显著的创新性。具体创新点如下：

（1）理论框架创新：提出基于广义非平衡热力学与多尺度方法的统一耦合理论框架，突破传统平衡态假设的局限，更准确地描述复杂系统在极端条件下的多物理场耦合行为。传统多尺度方法往往基于局域非平衡态假设，难以精确刻画远超热力学平衡状态的极端条件。本项目创新性地引入广义非平衡热力学原理，结合多尺度方法，构建了非局域、非绝热条件下的多场耦合模型，能够更真实地反映复杂系统在高温、高压、强载荷等极端工况下的能量传递、物质输运与力场演化规律。此外，本项目提出了一种新的跨尺度传递尺度跳变准则，该准则基于能量级联与信息传递的物理机制，能够更准确地确定不同尺度间的耦合关系，为多尺度模型的建立提供了理论基础。这些理论创新将深化对复杂系统内在机理的科学认知，推动多尺度模拟仿真理论的实质性发展。

（2）数值方法创新：发展混合有限元-有限差分方法、动态自适应网格加密技术、高阶数值格式以及并行计算算法的组合拳，有效解决现有仿真方法在处理大变形、非平滑界面、多尺度效应等方面的瓶颈。在数值方法层面，本项目并非简单地将现有方法进行组合，而是基于对复杂系统物理特性的深刻理解，提出了一种深度融合的数值策略。首先，针对不同物理场在不同区域（如界面、边界）的耦合问题，本项目创新性地设计了边界处理技术，实现了不同数值格式在不同区域的平滑过渡与精确耦合，避免了传统耦合方法中易出现的界面失真与数值误差累积问题。其次，针对大变形、非平滑界面等问题，本项目开发了基于物理场梯度的动态自适应网格加密技术，能够实现网格在关键区域（如应力集中区、相变界面）局部加密、非关键区域粗化，同时保证网格质量与计算稳定性，显著提升了仿真精度与效率。再次，本项目研究的高阶数值格式，不仅提高了对流场、温度场、应力场的捕捉精度，还通过引入紧致差分格式，有效控制了数值耗散与色散，提升了仿真结果的物理保真度。最后，本项目研究的并行计算算法，不仅关注计算效率的提升，还注重算法与国产超级计算机的适配性，通过研究负载均衡策略与通信优化技术，显著提升了大规模仿真问题的并行效率与可扩展性。这些数值方法的创新将显著提升复杂系统多尺度模拟仿真的精度、效率与可靠性。

（3）物理信息神经网络与自适应计算融合创新：构建集成物理信息神经网络与自适应计算的多尺度仿真平台，实现仿真过程的智能化与资源高效利用，推动仿真技术向智能化方向发展。本项目创新性地将物理信息神经网络与自适应计算技术深度融合，构建了多尺度模拟仿真平台的智能化核心。一方面，利用物理信息神经网络重构多尺度本构模型，将微观尺度上的原子力、分子动力学数据与宏观尺度上的流体力学、结构力学数据进行有效融合，实现了从数据到模型、从模型到数据的闭环优化，极大地提升了仿真效率与预测精度。另一方面，开发集成物理信息神经网络的自适应计算策略，利用神经网络预测物理场的变化趋势与关键区域，动态调整仿真时步与网格，实现了仿真资源的高效利用，避免了传统自适应计算中易出现的计算冗余与精度损失问题。此外，本项目还开发了仿真数据的高效存储、管理与可视化技术，构建了智能化仿真平台，为复杂系统多尺度模拟仿真提供了强大的技术支撑。这种融合创新将推动仿真技术向智能化方向发展，为复杂工程问题的解决提供更强大的工具。

（4）典型应用示范创新：针对航空航天、新能源材料等典型领域，开展关键应用示范，形成一套完整的解决方案，推动研究成果的转化与应用。本项目并非停留在理论和方法层面，而是注重与实际工程问题的紧密结合，针对航空航天、新能源材料等典型领域，开展了关键应用示范研究。在航空航天领域，本项目将所提出的多尺度模拟仿真技术应用于高温合金、陶瓷基复合材料在极端工况下的性能退化行为预测，为指导材料设计提供了新的思路和方法。在新能源材料领域，本项目将所提出的多尺度模拟仿真技术应用于锂离子电池、固态电池材料在充放电过程中的微观结构演变机理研究，为优化电池性能提供了理论依据。在先进制造领域，本项目将所提出的多尺度模拟仿真技术应用于复杂构件的成型过程研究，为预测缺陷形成机制、优化工艺参数提供了新的工具。这些应用示范不仅验证了所提出理论方法的有效性和实用性，还形成了一套完整的解决方案，为相关领域的工程技术人员提供了实用的技术指导，推动了研究成果的转化与应用。这种应用示范创新将推动多尺度模拟仿真技术在实际工程中的应用，为我国相关产业的升级发展提供技术支撑。

综上所述，本项目在理论、方法与应用层面均具有显著的创新性，有望推动复杂系统多尺度模拟仿真技术的理论、方法、技术和应用的全面发展，为我国在相关领域的科技突破和产业发展提供强有力的支撑。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，在复杂系统多尺度模拟仿真领域取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果，具体包括：

（1）理论成果：

①建立一套基于广义非平衡热力学与多尺度方法的统一耦合理论框架，为复杂系统多物理场耦合行为的研究提供新的理论视角和数学工具。预期将发表高水平研究论文3-5篇，在国际顶级期刊如《JournaloftheMechanicsandPhysicsofSolids》、《InternationalJournalofHeatandMassTransfer》、《JournalofComputationalPhysics》等发表，推动多尺度模拟仿真理论的发展。

②揭示复杂系统在极端条件下的多尺度传递规律，为跨尺度模型的设计提供理论依据。预期将形成一套系统的理论体系，包括尺度跳变准则、能量级联机制、信息传递机制等，并发表相关研究论文2-3篇，在国内外重要学术会议上进行交流。

③发展一套高阶多尺度本构模型，能够精确描述非平滑界面、大变形、相变等复杂行为的动力学演化。预期将发表相关研究论文2-3篇，并在仿真平台上实现这些本构模型的数值计算，为复杂工程问题的模拟提供理论支撑。

（2）方法成果：

①开发一套混合有限元-有限差分方法、动态自适应网格加密技术、高阶数值格式以及并行计算算法的组合拳，形成一套高效、稳定的数值模拟方法。预期将开发一套数值模拟软件模块，并在典型算例上进行验证，发表相关研究论文2-3篇，为复杂系统多尺度模拟仿真提供新的数值工具。

②开发集成物理信息神经网络与自适应计算的多尺度仿真平台，实现仿真过程的智能化与资源高效利用。预期将开发一套智能化仿真平台，包括物理信息神经网络模块、自适应计算模块、仿真数据管理与可视化模块等，并在典型应用场景上进行测试与优化，发表相关研究论文2-3篇，为复杂工程问题的解决提供强大的技术支撑。

③形成一套系统化的数值模拟策略，包括模型建立、数值方法选择、参数设置、结果验证等，为复杂工程问题的数值模拟提供指导。预期将形成一套数值模拟手册，并在典型应用场景上进行实践，发表相关研究论文1-2篇，推动数值模拟技术的应用与发展。

（3）应用成果：

①针对航空航天领域，开展高温合金、陶瓷基复合材料在极端工况下的多尺度仿真研究，预测其性能退化行为，指导材料设计。预期将发表相关应用研究报告1份，并在相关领域进行推广，为我国航空航天事业的发展提供技术支撑。

②针对新能源材料领域，开展锂离子电池、固态电池材料在充放电过程中的多尺度仿真研究，揭示其微观结构演变机理，优化电池性能。预期将发表相关应用研究报告1份，并在相关领域进行推广，为我国新能源产业的发展提供技术支撑。

③针对先进制造领域，开展复杂构件的成型过程多尺度仿真研究，预测缺陷形成机制，优化工艺参数。预期将发表相关应用研究报告1份，并在相关领域进行推广，为我国先进制造业的发展提供技术支撑。

（4）人才培养成果：

①组建一支跨学科研究团队，包括计算数学、计算物理、计算力学、计算材料、机器学习等领域的专家，形成一支高水平的研究团队。预期将培养博士研究生3-5名，硕士研究生5-8名，为我国复杂系统多尺度模拟仿真领域的人才培养做出贡献。

②开设跨学科研究生课程，培养复合型研究人才，推动多学科交叉融合。预期将开设2-3门跨学科研究生课程，培养一批具有多学科背景的研究人才，为我国科技创新提供人才支撑。

③举办学术研讨会，促进国内外学术交流与合作，提升我国在复杂系统多尺度模拟仿真领域的影响力和竞争力。预期将举办1-2次学术研讨会，邀请国内外知名专家学者进行交流，提升我国在该领域的学术地位。

（5）成果推广与转化：

①将研究成果形成一套完整的多尺度模拟仿真技术体系，开发技术手册与培训材料，推广研究成果，为相关领域的工程技术人员提供技术指导。

②与企业合作，开展产学研用协同创新，推动研究成果的转化与应用，为我国相关产业的升级发展提供技术支撑。

③申请发明专利1-2项，保护项目的核心知识产权，推动成果的产业化发展。

综上所述，本项目预期将取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果，为我国在复杂系统多尺度模拟仿真领域的科技突破和产业发展提供强有力的支撑。这些成果不仅具有重要的学术价值，还将产生显著的经济效益和社会效益，推动我国科技创新和产业升级，提升我国在全球科技竞争中的实力。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为五年，分为五个阶段，每个阶段均有明确的任务分配和进度安排。

第一阶段：基础理论研究（第一年）

任务分配：主要由计算数学、计算物理领域的专家负责理论分析、模型建立和数学推导；跨学科研究团队全体成员参与文献调研、学术交流和初步方案设计。

进度安排：

1-3月：深入调研国内外研究现状，确定具体研究方向和技术路线，完成研究方案设计。

4-9月：开展多物理场耦合机理与跨尺度传递理论研究，建立多尺度仿真理论的数学框架，完成相关理论推导和模型构建。

10-12月：撰写研究论文，参加学术会议，与国内外同行交流研究成果，根据反馈意见完善研究方案。

第二阶段：数值方法研究（第二、三年）

任务分配：主要由计算力学、计算方法领域的专家负责数值方法的研究和开发；跨学科研究团队全体成员参与数值模拟软件模块的开发和测试。

进度安排：

第一年度剩余时间（1-3月）：完成混合有限元-有限差分方法、动态自适应网格加密技术、高阶数值格式的研究和初步开发。

第二年1-9月：完成并行计算算法的研究和开发，初步构建数值模拟软件平台框架。

第二年10-12月：对开发的数值模拟软件模块进行测试和优化，完成中期考核。

第三年1-9月：完成物理信息神经网络模块、自适应计算模块的开发，进一步完善数值模拟软件平台。

第三年10-12月：对数值模拟软件平台进行整体测试和优化，撰写相关研究论文。

第三阶段：仿真平台开发（第三、四年）

任务分配：主要由软件工程、人工智能领域的专家负责仿真平台的设计和开发；跨学科研究团队全体成员参与平台的功能测试、性能优化和用户界面设计。

进度安排：

第三年剩余时间（1-3月）：完成仿真平台框架设计，确定平台功能模块和技术路线。

第四年1-9月：完成物理信息神经网络模块、自适应计算模块、仿真数据管理与可视化模块的开发，初步构建智能化仿真平台。

第四年10-12月：对智能化仿真平台进行测试和优化，完成平台用户手册编写。

第四阶段：应用示范研究（第四、五年）

任务分配：主要由航空航天、新能源材料、先进制造领域的专家负责应用示范研究方案设计、实验数据收集和数值模拟分析；跨学科研究团队全体成员参与应用案例的选择、实施和结果验证。

进度安排：

第四年剩余时间（1-3月）：确定典型应用场景，设计应用示范研究方案。

第五年1-9月：开展实验数据收集，进行数值模拟分析，验证所提出理论方法的有效性和实用性。

第五年10-12月：撰写应用研究报告，整理项目研究成果，准备项目结题验收。

第五阶段：成果推广与人才培养（第五年）

任务分配：主要由项目管理、教育领域的专家负责成果推广、人才培养和项目总结；跨学科研究团队全体成员参与项目成果的宣传、交流和转化。

进度安排：

1-6月：举办学术研讨会，推广研究成果，与企业合作开展技术转化。

7-9月：开设跨学科研究生课程，培养复合型研究人才。

10-12月：总结项目研究成果，撰写项目总结报告，评估项目成果与影响，办理项目结题手续。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险：

技术风险：多尺度模拟仿真技术涉及多个学科领域，技术难度大，研究过程中可能出现技术瓶颈，影响项目进度。

风险管理策略：建立跨学科研究团队，加强技术攻关，定期进行技术研讨和交流，及时解决技术难题；积极与国内外同行合作，引进先进技术和经验；预留一定的研究时间，以应对可能出现的技术风险。

数据风险：实验数据收集可能受到实验条件、设备精度等因素的影响，数据质量可能无法满足研究要求。

风险管理策略：制定详细的实验方案，严格控制实验条件，提高实验设备精度；建立数据质量控制体系，对实验数据进行严格审核和筛选；积极与实验人员沟通协调，确保实验数据的准确性和可靠性。

人员风险：项目团队成员可能因为工作安排、健康原因等因素无法按时完成任务。

风险管理策略：建立项目团队管理制度，明确团队成员的职责和任务；加强团队建设，增强团队凝聚力；为团队成员提供必要的培训和支持，提高团队成员的业务能力和工作效率；建立人员备份机制，确保项目关键任务的顺利实施。

经费风险：项目经费可能因为各种原因无法按时到位，影响项目研究进度。

风险管理策略：积极争取项目经费，确保项目经费及时到位；制定合理的经费使用计划，严格控制经费支出；建立经费使用监督机制，确保经费使用的规范性和有效性；积极寻求其他资金来源，以应对经费风险。

通过上述风险管理策略，可以有效地识别、评估和控制项目风险，确保项目的顺利实施和预期目标的实现。

十.项目团队

本项目团队由来自计算数学、计算物理、计算力学、计算材料、机器学习、航空航天、新能源材料、先进制造等领域的专家组成，具有深厚的专业背景和丰富的research经验，能够覆盖项目研究所需的各个方向，确保项目的顺利实施和预期目标的达成。

（1）项目团队成员专业背景与研究经验

项目负责人：张教授，计算数学专业，博士学历，国家杰出青年科学基金获得者。长期从事计算数学与科学计算方面的研究，在偏微分方程数值解、多尺度数值方法等领域取得了系统性成果。曾主持国家自然科学基金重点项目2项，在《JournaloftheMechanicsandPhysicsofSolids》、《SIAMJournalonNumericalAnalysis》等国际顶级期刊发表论文50余篇，H指数50，具有深厚的理论基础和丰富的项目管理经验。

团队成员1：李研究员，计算物理专业，博士学历，中国科学院“百人计划”入选者。长期从事计算凝聚态物理和多尺度模拟方面的研究，在材料微观结构演化、相变动力学等领域具有丰富的研究经验。曾主持国家自然科学基金面上项目3项，在《PhysicalReviewLetters》、《NatureMaterials》等期刊发表论文40余篇，具有扎实的理论基础和丰富的科研经验。

团队成员2：王教授，计算力学专业，博士学历，教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者。长期从事计算力学和工程仿真方面的研究，在流体-结构-热耦合问题、非线性有限元方法等领域取得了显著成果。曾主持国家自然科学基金重点项目1项，在《InternationalJournalofSolidsandStructures》、《ComputationalMechanics》等期刊发表论文30余篇，具有丰富的工程仿真经验和解决实际工程问题的能力。

团队成员3：赵博士，机器学习专业，博士学历，青年千人计划入选者。长期从事机器学习与数据挖掘方面的研究，在物理信息神经网络、深度学习等领域具有丰富的研究经验。曾主持国家自然科学基金青年项目1项，在《JournalofMachineLearningResearch》、《NeuralInformationProcessingSystems》等期刊发表论文20余篇，具有扎实的机器学习理论基础和编程能力。

团队成员4：刘教授，航空航天专业，博士学历，中国工程院院士。长期从事航空航天工程方面的研究，在高温合金、陶瓷基复合材料等领域具有丰富的工程经验。曾主持国家重点基础研究发展计划（973计划）项目1项，在《ActaAeronauticaetAstronauticaSinica》等期刊发表论文50余篇，具有丰富的工程实践经验和解决实际工程问题的能力。

团队成员5：陈研究员，新能源材料专业，博士学历，国家“万人计划”入选者。长期从事新能源材料方面的研究，在锂离子电池、固态电池等领域具有丰富的研究经验。曾主持国家自然科学基金面上项目2项，在《Energy&EnvironmentalScience》等期刊发表论文30余篇，具有扎实的理论基础和丰富的科研经验。

团队成员6：孙工程师，先进制造专业，硕士学历，高级工程师。长期从事先进制造方面的研究，在复杂构件成型过程模拟、缺陷预测等领域具有丰富的研究经验。曾参与多项国家重点研发计划项目，发表相关论文10余篇，具有丰富的工程实践经验和解决实际工程问题的能力。

（2）团队成员角色分配与合作模式

项目负责人张教授负责项目的整体规划、协调和管理，以及核心理论的研究和指导。其主要职责包括：制定项目研究方案，组织项目团队进行定期研讨，监督项目进度，确保项目按计划进行；负责项目经费的管理和使用，确保项目经费的合理使用；负责项目成果的整理和发表，以及项目的结题验收。

团队成员李研究员负责多物理场耦合机理与跨尺度传递理论研究，以及相关模型的建立和数学推导。其主要职责包括：开展多物理场耦合机理的研究，建立多尺度仿真理论的数学框架；负责相关模型的建立和数学推导，以及理论方法的创新研究。

团队成员王教授负责数值方法的研究和开发，以及数值模拟软件模块的构建。其主要职责包括：开展混合有限元-有限差分方法、动态自适应网格加密技术、高阶数值格式以及并行计算算法的研究和开发；负责数值模拟软件模块的构建，以及数值模拟平台的优化。

团队成员赵博士负责物理信息神经网络与自适应计算的研究和开发，以及智能化仿真平台的构建。其主要职责包括：开展物理信息神经网络的研究和开发，以及自适应计算策略的设计；负责智能化仿真平台的构建，以及平台功能的测试和优化。

团队成员刘教授负责典型应用示范研究方案的设计和实施，以及实验数据的收集和分析。其主要职责包括：选择典型应用场景，设计应用示范研究方案；负责实验数据的收集和分析，以及数值模拟结果与实验结果的对比验证。

团队成员陈研究员负责新能源材料领域的应用示范研究，以及相关理论方法的创新研究。其主要职责包括：开展锂离子电池、固态电池材料在充放电过程中的多尺度仿真研究，揭示其微观结构演变机理，优化电池性能；负责相关理论方法的创新研究，以及应用成果的整理