研究
高性能高保真流体–刚体耦合仿真
我们围绕最新的介观动力学方法，开展高保真流体仿真模型与算法的研究与系统工程，包括碰撞模型、多分辨率仿真、湍流与近壁面建模、无限范围移动局域域方法、刚体系统耦合、高性能系统设计与实现，以及流场渲染与可视化等。借助这些能力，我们能够分析传统仿真软件难以胜任的复杂非定常流体–刚体耦合动力学场景。
降阶建模与混合仿真
我们针对双向耦合的流体–刚体系统研究多种降阶建模技术，涵盖传统代数模型与数据驱动方法。这些模型用于处理刚体近场动力学，并与远场高性能纯流体求解器耦合，构成混合仿真体系，从而在 GPU 上实现复杂流体–刚体交互过程的实时或近实时仿真，为流体交互机器人控制策略与决策方法的求解提供更通用、高效的支持，并可结合硬件在环验证。
控制、决策与强化学习
依托自研仿真平台，我们研究用于流体交互机器人系统的最优控制算法与决策策略，既包括传统方法，也包括数据驱动与强化学习技术。借助高性能仿真能力，我们希望自动综合出既能覆盖常规工况又能应对极端工况的控制与决策策略，并尽可能将其直接迁移到真实系统中，从而显著提升系统可靠性与任务成功率。
硬件设计、实现与部署
我们基于仿真平台开展硬件系统设计，支持几何外形与控制策略的联合优化；硬件原型多采用 3D 打印制造，并在其上实现实际控制算法。我们已经构建了一系列流体交互硬件平台，从机器人鱼到无人机，用于验证“软件定义机器人（software defines robotics）”的理念。
平台
我们提供流体仿真与机器人实验相关的软件与硬件平台。