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利用强化学习中的PPO算法，对高温合金定向凝固过程中的抽拉速率、加热区温度等工艺参数进行优化，减少铸造缺陷、提高生产效率

核反应堆教学长期受限于成本高、风险大、场地严苛等现实因素，传统教学手段难以直观展现复杂的堆芯物理过程，限制了学生与操作员对反应堆动态行为的理解。 对于这一问题，可以采用高精度、高交互性的虚拟仿真平台——eHTR高温气冷堆仿真系统(基于vPower开发)——用于辅助教学。eHTR虚拟仿真系统集成反应堆本体、核岛、常规岛、电气系统与仪控界面等多模块建模，涵盖多种典型运行工况，能够提供真实、完整的教学环境，但是作为传统的虚拟仿真平台，其在计算速度上往往较为缓慢，很难满足课堂学习及快速了解反应堆特性的需求。为突破仿真计算效率瓶颈，我们针对性地引入深度学习神经网络模型，对eHTR系统的运行曲线进行学习与多步预测，并将训练好的模型打包为AI虚拟仿真平台。训练的模型采用双层线性堆叠结构，以实时参数与操作信息为输入，输出未来状态预测结果，在保证预测精度的同时大幅提升计算速度，显著优化了操作响应与教学流畅性。 本基于深度学习神经网络与eHTR的虚拟仿真平台具备功能完备、建模精细、预测准确、响应迅速等优势，面向教学、培训及科研场景，展现出强大的应用潜力。

万米深井有助于研究地貌、气候变化和生命分布的演变，有助于探测发现新的能源资源，且代表一个国家钻井技术的最高水平，是综合国力的集中体现。在15000米深钻中顶驱部分的性能需要得到很大提升，因此对其进行仿真验证非常重要。我们的作品主要包含以下部分：（1）对适用于15000米深钻的顶驱散热系统的研发，通过改进机械结构对顶驱散热系统做出提升性能和散热效果方面的改进。（2）根据顶驱模型的尺寸参数，使用solidworks建模软件建立顶驱模型，并对顶驱关键部件的受力情况进行有限元分析。（3）根据15000米深钻顶驱的性能要求（钻速，转速等）使用Simdroid等仿真软件对在不同负载下的顶驱主轴扭矩进行仿真分析，对仿真结果提出初步验证，并提出结构优化建议。

发展了一种多水平集LSF自由界面模拟方法，成功实现了从液滴尺度到液滴群尺度的液滴破碎和聚并行为的准确数值模拟，并构建了从液滴尺度的单LSF方法到液滴群尺度的多水平LSF方法再到设备尺度下的多水平LSF-PBM数值模拟框架，能够实现对多尺度液-液两相流的完整研究。

通过虚拟仿真平台更进一步加探究核电事故中的主泵卡转子的发生、严重后果、事故进程和干预措施

本研究通过AnyLogic仿真平台构建校园人群疏散模型，模拟紧急场景下（如火灾、地震）的群体行为，优化疏散路线、设施布局及应急预案，为校园安全管理提供数据驱动的科学决策支持。