中法卓越论坛 | Joseph ZARKA & David BASSIR

4月30日
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已更新：5月19日

4月29日,上海交通大学巴黎卓越工程师学院成功举办第八届中法卓越论坛,主题为"复杂系统的先进智能设计"。本次活动邀请了两位在机械工程、材料设计与结构健康监测领域享有盛誉的法国专家:Joseph ZARKA 教授与 David BASSIR 教授。

开幕致辞

活动开始,法方院长 Ziad MOUMNI 教授致开幕辞。他对两位教授的到来表示热烈欢迎,并指出:在数字化转型与智能制造的大背景下,理解并整合人工智能、数字孪生等前沿技术,对培养未来工程师至关重要。

随后,两位教授围绕"知识引导 + 数据驱动"的协同创新路径,为全院一百余名师生带来了一场前沿且深入的学术讲座。他们详细阐释了如何融合人工智能、机器学习与数字孪生等前沿技术,实现复杂工程系统的智能设计与最优控制。

Joseph ZARKA:知识 + 机器学习,破解复杂系统设计中的不确定性

针对现代工程在材料本构关系、疲劳断裂、复杂载荷预测等方面成本高、不确定性大的瓶颈问题,Joseph ZARKA 教授开创性地提出了"先进智能设计"的通用方法论。该方法的核心在于将专家领域知识与机器学习深度融合,通过构建智能描述符与决策规则,在极端复杂工况(如机织复合材料)下,仅凭少量样本即可实现多目标、全参数的逆向设计优化,引领工业设计迈入跨性能虚拟设计的新纪元。

David BASSIR:数字孪生 + AI,驱动智能制造与结构健康监测

David BASSIR 教授深入探讨了由数字孪生引领的设计革命。作为物理实体的动态虚拟映射,数字孪生通过整合实时感知、多尺度模型与历史数据,为预测与决策提供有力支撑。面对传统最优设计在数学与技术层面的挑战,他提出将人工智能、数据科学与数字孪生进行深度融合。通过学习"工艺—结构—性能"之间的内在规律,该方法可实现设计空间的自动诊断与极限探索。在增材制造(3D 打印)领域,该方法能够精准预测打印方向、温度场等关键参数,成功实现由材料可靠性驱动的跨维度最优设计。

互动环节

互动环节中,同学们踊跃提问。一位同学向 Joseph ZARKA 教授请教跨学科研究的困惑:"我们很多人对跨学科研究感兴趣,但又担心两个学科都做不精,您有什么建议吗?"

Joseph ZARKA 教授结合自己横跨力学、医疗、金融等领域的经历,与同学们分享了跨学科创新的心得。他强调:核心不在于"样样精通",而在于构建T 型知识结构——在一门主干学科上深入扎根,同时掌握相关学科的思维"语言"。他指出,真正的突破往往诞生于学科边界的碰撞之中,协作能力远比"全能"重要。