基本信息

                                         

           张华磊 教授 博士生导师

       金属材料强度全国重点实验室固定成员

 

2011年获得瑞典皇家理工学院(Royal Institute of Technology, KTH)博士学位,师从Levente Vitos 教授和Börje Johansson教授(瑞典皇家科学院、工程院两院院士,诺贝尔奖评委会前Chair)。

致力于人工智能赋能材料研究,结合量子力学计算方法和机器学习,开展金属材料的理论设计与性能调控研究。通过“从无到有”的合金设计,探索设计高性能金属材料的“捷径”,构建预测高熵合金成分-结构-性能的普适模型,实现“材料按需设计”,提升新材料研发效率,为新材料的研发提供新思路和新方法。迄今为止,已在金属领域权威期刊Acta MaterialiaSCI国际期刊正式发表论文50余篇,撰写2章专著章节,发表2篇会议论文。主持3项国家自然科学基金和1项留学回国基金等,作为研究骨干参与973项目和国家重点研发计划等。

联系方式

地址:中国西部科技创新港泓润楼19号巨构 19-1043

邮编:712046

邮箱:hualei@xjtu.edu.cn

 

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研究领域

本研究团队隶属于金属材料强度全国重点实验室强度研究所。 

本课题组隶属于丁向东教授团队:https://gr.xjtu.edu.cn/web/dingxd/9

 

研究方向:金属材料的成分设计和性能优化。

研究领域聚焦人工智能(Artificial IntelligenceAI)赋能材料研究,开展金属材料的理论设计与性能优化研究。针对多主元高熵合金成分空间庞大、传统的“试错法”实验周期长且成本高、常规计算方法难以处理多主元合金的难题,结合第一性原理计算方法和机器学习,通过优化合金成分空间与调控性能,开发出兼具轻质、高强和高韧的高性能合金,降低实验成本并加速新材料的研发进程。