常年招收博士/硕士研究生、实习生（包含本科生）、助理研究员、博士后研究员

要求：1. 对科研工作富有热情、感兴趣，2. 勤奋务实、 态度积极，3. 有扎实的数学、力学功底

多尺度计算力学，物理启发人工智能
机器学习知识嵌入与知识发现

2011-09--2014-02   哥伦比亚大学   哲学硕士
2011-09--2015-08   哥伦比亚大学   哲学博士
2010-09--2011-08   哥伦比亚大学   理学硕士
2006-09--2010-06   河海大学   工学学士

2022-03~现在，中国科学院大学，副教授、博导
2018-01~2022-01，东北大学（美国）， 终身序列助理教授、博导
2015-11~2017-08，麻省理工学院，博士后研究员

   

（1） 国家自然科学基金委优秀青年基金（海外）, 国家级, 2022
（2） NSF Travel Award for Junior Faculty, 其他, 2018
（3） Best Poster Award, 其他, 2015

   

（1） Autoregressive matrix factorization for imputation and forecasting of spatiotemporal structural monitoring time series, Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 通讯作者
（2） Discovering Nonlinear PDEs from Scarce Data with Physics-encoded Learning, The Tenth International Conference on Learning Representations (ICLR-22), 2022, 第 3 作者
（3） Forecasting of nonlinear dynamics based on symbolic invariance, Computer Physics Communications, 2022, 第 2 作者
（4） PhyCRNet: Physics-informed convolutional-recurrent network for solving spatiotemporal PDEs, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2022, 通讯作者
（5） Symbolic deep learning for structural system identification, Journal of Structural Engineering-ASCE, 2022, 通讯作者
（6） Distilling governing laws and source input for dynamical systems from videos, The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2022), 2022, 第 2 作者
（7） Physics informed deep learning for computational elastodynamics without labeled data, Journal of Engineering Mechanics-ASCE, 2021, 通讯作者
（8） Hard Encoding of Physics for Learning Spatiotemporal Dynamics, International Conference on Learning Representations (ICLR) Workshop on Deep Learning for Simulation, 2021, 通讯作者
（9） Physics-informed learning of governing equations from scarce data, Nature Communications, 2021, 通讯作者
（10） Physics-informed Spline Learning for Nonlinear Dynamics Discovery, The 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21), 2021, 通讯作者
（11） Physics-guided convolutional neural network (PhyCNN) for data-driven seismic response modeling, ENGINEERING STRUCTURES, 2020, 第 2 作者
（12） Physics-informed deep learning for incompressible laminar flows, Physics-informed deep learning for incompressible laminar flows, THEORETICAL AND APPLIED MECHANICS LETTERS, 2020, 通讯作者
（13） Physics-informed multi-LSTM networks for metamodeling of nonlinear structures, COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING, 2020, 第 2 作者
（14） Three-dimensional convolutional neural network (3D-CNN) for heterogeneous material homogenization, COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE, 2020, 通讯作者
（15） Mesoscale computational modeling of concrete-like particle-reinforced composites with non-convex aggregates, COMPUTERS & STRUCTURES, 2020, 通讯作者
（16） Effect of Dielectric Imperfections on the Electroactive Deformations of Polar Dielectric Elastomers, JOURNAL OF APPLIED MECHANICS-TRANSACTIONS OF THE ASME, 2019, 通讯作者

   

（ 1 ） 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目：物理嵌入深度学习理论与方法, 负责人, 中国科学院计划, 2022-05--2023-12