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基于机器学习的材料服役性能预测(AI for Science)

旨在融合多源实验与模拟数据,构建高精度代理模型,实现微观组织-宏观性能的快速关联与逆向设计。该研究可大幅缩短材料研发周期,降低试验成本,为极端工况下材料性能的精准预测与结构可靠性评估提供智能化解决方案。

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研究方向

个人信息

  • 性别:男
  • 职称:副教授
  • 毕业院校:清华大学
  • 学历:博士研究生毕业
  • 学位:博士学位
  • 所在单位:航空航天学院
  • 学科: 固体力学