工作经历：

• 2024 – 至今：浙江大学 机械工程学院 百人计划研究员
  

• 2022 – 2023：浙江大学 机械工程学院 特聘副研究员

• 2019 – 2022：新加坡制造技术研究院 研究科学家

教育经历：

• 2015 – 2019：新加坡国立大学，机械工程，博士。导师：Prof Jerry Fuh Yinghsi, Prof Zhang Yunfeng

• 2010 – 2014：华中科技大学，机械设计制造及其自动化，启明学院机械创新实验班，学士。导师：郭家杰 教授

研究方向：

机器人增材制造装备集成

装备集成机器人运动模块和增材制造模块，满足航空航天等基础核心领域对于大型、高价值、复杂构件的快速、净成形制造和损伤原位修复需求。研究方向包含硬件系统设计开发、增材制造数字孪生系统开发、增材制造CAM软件开发等。

增材制造工艺建模优化

面向制造过程建模，优化制造过程工艺参数，提高增材制造产品机械性能、增材制造过程效率。研究方向包含增材制造过程仿真优化、增材制造过程工艺设计优化、增材制造过程评估等。

1）建立融合机器人运动的增材制造微宏观多物理场耦合模型。模型融合表征包含曲折多变的机器人运动增材制造过程；模型在构件制造维度融合全方向激光光源动态变化特征，在熔池区域耦合目标材料热力学、弹塑性力学模型；依据机器人运动在模型求解过程中自适应调节网格划分。

2）融合深度学习，建立机器人增材制造参数高效预测分析体系。建立基于数值模型的增材制造过程深度学习数据库；设计统一的增材制造特征及标签数据表征结构；设计表征激光熔覆制造状态和温度场演化的深度学习模型；设计融合“整体-局部”的增材制造工艺评价体系。

3）建立提高机器人增材制造工艺动态特性的工艺优化策略。设计机器人运动演化算法，融合人工经验，自适应构件特征设计制造路径；设计耦合深度学习算法和增材制造机理模型的增材制造层间调控算法。

欢迎有机械、计算机、电气、材料等背景的同学，对增材制造、建模优化、机器人等方向感兴趣的同学加入。