研究方向:
1.多因素耦合场下材料跨尺度计算方法与软件:综合运用“人工智能+”算法,发展能考虑多环境因素及其耦合效应、实现材料结构与性能演化高效率、高精度模拟的跨尺度计算方法和软件。
2.使役性能多尺度模拟与预测模型:开展针对系列关键材料体系使役过程的高效高精度跨尺度模拟,探索其相关性能在多因素耦合环境下的演化规律及其失效机制,运用“人工智能+”算法建立预测模型。
3.材料智能数据平台与数据驱动新材料创制:构建面向使役环境的材料大数据平台,探索建立针对使役性能的材料大模型,实现数据驱动的新材料设计与研发。
专业:
计算材料、计算物理、计算化学、机器学习、多尺度模拟、数据科学。
岗位职责:
1.建立复杂体系机器学习势和相关数据库;
2.发展多因素耦合场下材料跨尺度计算方法和软件,能考虑多环境因素及其耦合效应、实现材料结构性能演化高效率、高精度模拟;
3.实现关键材料性能失效动态发展过程的全尺度模拟:基于材料组织形貌的多层级特征建立合理模型,重现失效的发展过程;
4.构建面向使役环境的材料数据生成平台和数据库,可全流程自动产生高质量材料数据。