鞠晓喆

个人简介   鞠晓喆，浙江工业大学副教授、德国博士（优秀）、研究生导师。自2008年起留学德国，机械工程专业（本、硕、博），于2019年获得博士学位（优秀）。期间，先后任职于德国亚琛工业大学、德国帕德博恩大学，主要从事计算固体力学、参数识别、多尺度方法及自适应方法等领域的研究工作。作为项目主要完成人，完成了3项德国自然科学基金项目，其中1项联合研究中心项目、2项面上，以及多项工业类项目。自2019年回国工作以来，主持国家自然科学基金、浙江省自然科学基金、中国博士后基金、中美合作等课题5项，参与国家重点研发等课题7项，主要开展计算力学基础理论研究，并协助企业攻关芯片等领域的“卡脖子”问题。相关研究成果发表于计算力学顶级期刊CMAME和IJNME、固体力学领域国际著名期刊IJSS等，以第一或通讯作者发表SCI论文二十余篇（6篇中科院1区TOP）、中文卓越期刊论文1篇、A类论文2篇。担任Nature Communications等国际知名期刊审稿人。主要研究方向：快速计算方法（降阶模型、人工智能算法）计算固体力学（多尺度方法、自适应方法、广义连续介质理论、参数反演分析）非均质材料表征与建模（复合材料、多孔材料、超材料等） 教学与课程 主讲《材料力学》、《弹性力学》、《工程力学基础实验》等本科生和研究生课程；担任2021级本科生班主任，班级成绩一直位列年级第一，并获评校先进班级；指导本科生以第一作者发表中科院1区TOP论文1篇，3人分别保研至清华大学、北京大学和重庆大学；指导学生获省级竞赛奖10项；指导研究生以第一作者发表SCI与A类论文各2篇；获优课优酬奖励1次，参与省级和校级教学建设项目3项。 科研项目 主持或参与纵向和横向研究课题多项，如：基于分级模型的误差控制自适应双尺度方法，国家自然科学基金青年科学基金项目，2021.01-2023.12，主持基于自适应策略的微态模型参数反演方法，浙江省自然科学基金探索项目，2021.01-2023.12，主持Hierarchical models for adaptive control of homogenization methods，德国研究基金会（DFG）面上项目，2018-2019，项目骨干Goal-oriented adaptive finite element method for direct and inverse problems of micromorphic continua，德国研究基金会（DFG）面上项目，2016-2017，项目骨干“TRR 30:  Process-integrated manufacturing of functionally graded structures based on coupled thermo-mechanical phenomena”-分项目B02“Simulation of a hybrid-forming process considering thermal shock behaviour in the forming tool and phase transformations in the workpiece”，德国研究基金会（DFG）联合研究中心项目，2013-2015，项目骨干 科研成果 代表性论文：Ju X., Mahnken R.. An NTFA-based homogenization framework considering softening effects. Mechanics of Materials 2016, 96: 106-125. (JCR Q1, IF=3.9)Ju X., Mahnken R. Model adaptivity on effective elastic properties coupled with adaptive FEM. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2017, 322: 208-237. (中科院1区TOP, IF=7.2)Ju X., Mahnken R. Goal-oriented adaptivity for linear elastic micromorphic continua based on primal and adjoint consistency analysis. International Journal for Numerical Methods in Engineering 2017, 112: 1017-1039. (ZJUT TOP 100, JCR Q2, IF=2.9)Ju X., Mahnken R. Goal-oriented h-type adaptive finite elements for micromorphic elastoplasticity. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2019, 351: 297-329. (中科院1区TOP, IF=7.2)Mahnken R., Ju X.*. Goal-oriented adaptivity based on a model hierarchy of mean-field and full-field homogenization methods in linear elasticity. International Journal for Numerical Methods in Engineering 2020, 121(2): 277-307. (ZJUT TOP 100, JCR Q2, IF=2.9)Ju X., Mahnken R., Xu Y., Liang L., Zhou W. A nonuniform transformation field analysis for composites with strength difference effects in elastoplasticity. International Journal of Solids and Structures 2021, 228:  111103. (ZJUT TOP 100, JCR Q2, IF=3.6)Ju X., Mahnken R., Liang L., Xu Y. Goal-oriented mesh adaptivity for inverse problems in linear micromorphic elasticity. Computers & Structures 2021, 257, 106671. (ZJUT TOP 100, JCR Q1, IF=4.7)Xu Y., Weng H., Ju X.*, Ruan H., Chen J., Nan C., Guo J., Liang L. A method for predicting mechanical properties of composite microstructure with reduced dataset based on transfer learning. Composite Structures 2021, 275: 114444. (中科院1区TOP, IF=6.3)Weng, H., Xu, Y., Chen, J., Ruan, H., Nan, C., Liang, L., Ju, X.* An enhanced greedy algorithm for failure resistant material design with application to composite delamination. Composite Structures 2021, 278, 114681. (中科院1区TOP, IF=6.3)鞠晓喆, 朱加文, 梁利华, 许杨剑. 石墨烯纳米复合材料的降阶均匀化方法及其数值实现[J]. 复合材料学报, 2021, 38(12): 4368-4376. (EI, 中文卓越期刊)Ju X., Mahnken R., Xu Y., Liang L. Goal-oriented error estimation and h-adaptive finite elements for hyperelastic micromorphic continua. Computational Mechanics 2022, 69: 847-863. (JCR Q1, IF=4.1)Ju X., Mahnken R., Xu Y., Liang L. NTFA-enabled goal-oriented adaptive space-time finite elements for micro-heterogeneous elastoplasticity problems. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2022, 398, 115199. (中科院1区TOP, IF=7.2)Ju X., Mahnken R., Xu Y., Liang L., Cheng C., Zhou W. Multiscale analysis of composite structures with goal-oriented mesh adaptivity and reduced order homogenization. Composite Structures 2022, 292, 115699. (中科院1区TOP, IF=6.3)Ju X., Zhou C., Liang J., Tao W., Liang L., Xu Y. Efficient nonlinear homogenization of bones using a cluster-based model order reduction technique. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering 2023: e3784. (JCR Q2, IF=2.1)Ruan H., Ju X.*, Chen J., Liang L., Xu Y. A clustering-enhanced potential-based reduced order homogenization framework for nonlinear heterogeneous materials. European Journal of Mechanics / A Solids 2024, 103:105190. (JCR Q1, IF=4.1) Ju X., Gao K., Huang J., Ruan H., Chen H., Xu Y., Liang L. A three-dimensional computational multiscale micromorphic analysis of porous materials in linear elasticity. Archive of Applied Mechanics 2024, accepted. (JCR Q2, IF=2.8)Nan C., Ruan H., Ju X., Hu J., Liang L., Xu Y. Transfer-learning-based strategy for enhancing prediction accuracy and computational efficiency of nonlinear mechanical properties in composite materials. Composites Science and Technology 2024, 246:110388. (中科院1区TOP, IF=9.1)最新研究成果简介：  成果一【代表作6】：常规的多尺度计算方法因其巨大的计算量很难在工业界得到应用。非均匀变换场分析（NTFA）是针对塑性材料十分有效的降阶均匀化方法。该成果成功地将NTFA方法扩展到具有强度差异效应的复合材料问题（如树脂基碳纤维复合材料）上。所提出的新方法（图1）囊括了几个经典的塑性模型（Mises或Drucker-Prager模型）作为特例，并更具一般性。该方法于离线分析部分，对体积和偏塑性应变场分别进行时空分解，进而得到两组具有不同特性的塑性模态。再根据叠加原理推导出细观应变场和细观应力场的局部化规律，并对其进行均匀化，进而得到宏观等效响应。基于宏-细观耗散功等效原理，提出了一个耦合式模型来描述降阶变量的演化。在线分析过程中，考虑到该方法的工程应用，结合商业有限元软件所特有的优势，编写接口程序，为复杂的复合材料结构分析提供可能。算例分析表明，该方法在确保较高计算精度的前提下，相较于传统有限元计算的加速率可达惊人的103-104量级。图1：基于非均匀变换场分析理论的降阶均匀化方法   成果二【代表作7】：针对弹性微态模型问题（尺寸效应显著），提出了一个基于面向目标误差估计理论的双层优化框架（图2），能够有效排除数值计算误差对材料参数识别的干扰。基于对广义本构关系的灵敏度分析，建立了一个梯度求解器来求解反问题，使参数在一个固定有限元网格的内优化循环中进行优化。针对一个用户给定的目标量，由拉格朗日方法推导出精确的误差表达式。再利用拼片恢复技术，计算增强解，进而得到有效的误差估计子，用以驱动自适应网格细化算法，形成一个外优化循环。数值实验表明，在完美数据、不完整数据和扰动数据情况下，所提出的自适应算法均表现出了很好的收敛性和有效性。图2：基于面向目标误差自适应控制的微态模型参数反演方法  成果三【代表作12】：针对复合材料弹塑性多尺度分析中误差源复杂、误差跨尺度传递和累积效应显著、计算精度与计算效率难以平衡等难点问题，基于“非均匀变换场分析”降阶均匀化理论（图1），利用拉格朗日法建立了弹塑性多尺度问题的面向目标误差分析框架，进而提出了一套时间-空间离散误差协同控制的新型自适应多尺度算法（图3），并编写算例程序成功地验证了该算法的有效性。该成果近期发表于计算力学顶级期刊CMAME，为非线性多尺度问题的计算误差控制提供了新的思路。图3：自适应时空有限元算法