基于EIFEM的结构优化加速方法：一种基于ROM的预条件器

提出信息极限阶梯理论框架，量化有限信息条件下降阶模型的可预测性边界，涵盖无记忆/增记忆轨迹预测、事件预测、稳态统计与生成律。

提出周期物理信息神经网络（P-PINN）框架，实现参数化周期流的纯物理驱动求解与有限幅生气动弹性响应分析。

KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。

提出高频感应管焊接三维多物理场有限元框架，耦合时谐磁标量势与准稳态热输运方程，实现电磁-热耦合仿真预测。

针对介质阻挡放电中相同位置连续放电的重新点燃动力学，构建物理降阶模型，无需机器学习即可实现时间预测。