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印度巴哈蒂尔大学R. Rakkiyappan教授和M. Muthtamilselvan教授来我院进行学术交流

发布时间:2019-01-11 编辑:梁浩伟 来源:

2018年12月22日上午,印度巴哈蒂尔大学的R. Rakkiyappan教授和M. Muthtamilselvan教授来我院进行学术访问。两位教授在南一楼311会议室为我院师生做了一场题目分别为 “Impulsive controller design for exponential synchronization of delayed stochastic memristor-based recurrent neural networks” Heat transfer analysis of natural convection in nanofluids and micropolar fluids的学术报告。曾志刚教授、王小平教授等十几名师生参加了本次报告会。

Rakkiyappan Rajan教授在1999-2002年间于Sri Ramakrishna Mission Vidyalaya艺术与科学学院就读。2002- 2004年在印度泰米尔纳德邦哥印拜陀Bharathiar大学的PSG艺术与科学学院就读并获研究生学位。他于2011年获得印度泰米尔纳德邦Gandhigram乡村大学的哲学博士学位。现在,他在哥印拜陀的Bharathiar大学工作。他的研究方向包括随机和脉冲系统,神经网络,数学视角下的忆阻器,复杂系统和分数阶系统。他在国际期刊上发表了170多篇论文。

M. Muthtamilselvan教授2008年从印度巴拉希亚大学获得博士学位。 他目前是Bharathiar大学的教授。他的研究方向是计算流体动力学(CFD),纳米流体中的对流,边界层流动和传热分析。他在国际期刊上发表了超过45篇文章。在应用数学领域,他指导了4个博士和27个M.Phil。

Rajan Rakkiyappan教授针对忆阻在神经网络中的应用与我院硕士博士研究生进行了较为深入的探讨。介绍了基于随机忆阻器的递归神经网络与时间延迟的脉冲同步,在这一过程中发现忆阻连接权重与系统的稳定性有一定的关系,并就这一关系在神经网络系统的设计过程中起到的重要作用进行了探讨。此外,Rajan Rakkiyappan教授还介绍了一种基于驱动响应概念,建立了微分包含理论和具有脉冲时滞微分不等式技术的Lyapunov泛函方法,该方法能够保证基于忆阻器的递归神经网络具有随机效应的脉冲同步。通过Matlab中的线性矩阵不等式(LMI)控制工具箱可以很容易地检查所获得的充分条件。最后,通过一个数值例子说明了理论结果的有效性。RAJAN RAKKIYAPPAN教授还与我院师生交流了MATLAB进行仿真时的参数选择问题以及模型改进。对这些问题的讨论和深入讲解对我院的相关方向发展具有借鉴意义。

Murugan Muthtamilselvan教授与我院师生探讨了基于纳米流体和微极流体中自然对流的传热分析的相关理论及发展和应用。介绍了微观热力学的基本概念和原理,包括热交换在介质、辐射、对流等不同因素下的关系和微极流体的传热分析过程。在数字上研究了纳米流体/微极流体在方形腔中的自然对流,其具有水平或垂直构建的加热薄板。Murugan Muthtamilselvan教授指出不均匀加热是由于板的非线性温度变化引起的,表示在微观热力学中,自然对流的传热分析其分析条件是垂直壁被冷却,而顶壁和底壁是绝缘的。其假设是对于腔内的热量流动,其形式是二维的。采用有限体积法求解控制方程,且计算结果以等温线,流线和平均努塞尔数的形式呈现。结果表明,涡流粘度参数的存在会阻碍流体速度,从而降低传热速率。

两位教授用创新的研究思路与深厚的专业知识为我院师生带来了一场精彩的学术盛宴,令大家受益匪浅。