网格生成：数学赋能与数据赋能

网格生成是数值模拟的共性瓶颈，因其对人工经验的依赖，通常被认为是一项“技术性”工作。但事实表明，有坚实数学基础的网格算法通常会更为鲁棒。报告给出数学理论及工具在网格生成算法设计中应用的若干案例，以揭示网格生成研究的科学特性。网格生成算法设计也存在与输入模型与领域知识相关的问题，很难有适用的数学方法加以精确求解，针对部分这类问题团队近期探索了数据赋能的算法，取得了有意义的结果，展示了数据赋能算法的巨大潜力。这些工作给我们指示了网格生成研究的新途径，即坚持数学赋能和数据赋能的有机结合。研究成果获省部级一等奖2项，国防科技进步二等奖2项。著有网格领域首部中文专著，发表论文100余篇。

浙江大学求是特聘教授，国家级重要人才项目获得者（2022）。国际计算力学学会理事，华人计算力学学会常务理事，中央企业软件创新联合体专家咨询委员会委员，中国力学学会计算力学专委会副主任委员，中国空气动力学会计算空气动力学专委会副主任委员，中国仿真学会计算机辅助工程（CAE）专委会副主任委员。 长期面向重点领域自主CAE软件研发重大需求，致力于高性能物理仿真“根”技术研究和自主软件研发，在网格自动生成、高性能数值仿真等方面取得创新性成果。主持研发的自主知识产权网格生成软件集成于国家重大工程立项的流体、发动机、电磁、共性平台等大型仿真软件项目。