应用数学与交叉科学研究中心数学与纤维材料团队在2023年11月23日上午9：00于崇真楼3028教室进行每周小组组会，小组全体成员和各位导师共同参加。在这次组会上，由三名学生分别汇报自己的研究进展，然后老师与同学们对汇报内容进行学术探讨，并对存在的问题给出相应的指导和建议。

刘博：作为深度神经网络基本组成单元的感知机（MLP），具有算法简单易于实现，且适用于大规模数据集等优点。因此，在卷积结构变得越来越复杂的今天重新审视感知机的作用是一项颇有研究价值的事情。首先，我们以卷积层替换改知机中的全连接层，将其变成ConvMLP模块，在以MLP作为分类器替换softmax或全连接层分类器，最终在ConvNeXt模型中以ConvMLP替换深度可分离卷积和全连接分类器，以达到减少参数量目的。最终参数量为2.81M，相比原27.81M的参数量，参数量降低近93%。

谢磊：汇报关于建立致密多孔介质动态渗吸(DI)过程的分形模型。将动态接触角(DCA)耦合到毛细管和岩心尺度的动态接触角模型中，建立了该模型并提出了一种数值求解方法。然后，根据文献中报道的实验数据验证了该模型，并对模型中的各项参数进行了敏感性分析。结果表明，该模型与实验数据拟合较好。

徐静蕾：本次组会介绍了双重有效应力。有效应力是多孔介质力学的基础概念，固体力学的理论通过有效应力应用于多孔介质，产生了多孔介质力学。双重有效应力是在介质变形机制基础上提出的有效应力概念。 多孔介质存在两种基本的变形机制：本体变形和结构变形。与此相对应，多孔介质存在两个有效应力：本体有效应力和结构有效应力。本体有效应力决定多孔介质的本体变形，结构有效应力决定多孔介质的结构变形。双重有效应力考虑了多孔介质的物质结构，引入了多孔介质的物性参数，参数取不同的数值，可用于不同的介质类型。