5月7日，学院邀请机械工程2023级硕士杨磊担任“智萃沙龙”第二十三期分享会的主讲人，以“基于神经网络模型的钻柱振动特性分析研究”为主题在唐岛湾校区工科E330报告厅进行了学术成果汇报以及科研经验交流，此次分享会有40余名硕士和博士生参与。
报告详细介绍了针对钻井过程中钻柱振动非线性强、传统物理模型计算成本高的问题，提出基于数据驱动的神经网络预测方法；通过集中质量多自由度法构建物理模型生成振动数据，生成数据驱动模型训练的数据库；分别建立全连接神经网络模型、物理信息神经网络模型和长短期记忆神经网络模型，用于预测和分析钻柱的振动响应。
报告最后，杨磊分享了自己科研经历中的新的体会，他强调工科生应该从实际出发，脚踏实地，利用学科交叉的方式寻找工程应用的方法。
杨磊：机械工程专业2023级硕士研究生，主要从事基于机器学习模型对钻柱振动特性及钻头工况智能表征相关研究，导师为陈敬凯副教授。目前以共一作者发表SCI二区TOP论文1篇；登记软件著作权3项；第五届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛一等奖。
