日  期：2026年5月14日（周四）

时  间：下午4:00-5:00

地 点：机电工程学院A218会议室

主持人：喻海良

报告人：闫文韬副教授，新加坡国立大学

报告人简介：闫文韬，新加坡国立大学机械工程系副教授。他于清华大学本科与博士学位，曾在美国西北大学从事博士后研究， 2018年入职新加坡国立大学。闫教授的研究团队由 20 余名学生组成，依托多项数百万美元级项目资助，聚焦增材制造的多尺度多物理场建模、实验研究与数据分析。其团队培养的约 30 名前博士后与博士生已在高校任教职；闫教授本人已在《Nature Comm》《Acta Mater》等顶级期刊发表论文160余篇，累计被引超 10000 次。他的团队是 2022 年与 2025 年美国国家标准与技术研究院（NIST）增材制造基准仿真挑战赛的连续最大奖获得者：闫教授还在多个期刊斩获最佳论文奖，目前担任《Additive Manufacturing》高级编辑，《International Journal of Machine Tools and Manufacture》、《Materials & Design》等多个期刊的编委成员。

报告内容简介：增材制造技术的广泛应用受限于人们对 “工艺 - 组织 - 性能” 关系缺乏全面理解，以及智能优化与控制手段的不足。为此，我们团队一直致力于发展智能增材制造技术，其中数字化是关键支撑手段。我们从多尺度多物理场建模出发，深入理解增材制造过程的底层机理，研究范畴涵盖粉末与熔池动力学、微观组织演化及力学性能，即 “工艺 - 组织 - 性能” 全链条关联关系。为提升计算效率，我们以基于物理的仿真结果为训练数据、以物理定律为约束条件，开发了物理信息驱动的人工智能模型。此外，考虑到传感器数据通常仅能提供有限且间接的信息，为实现缺陷的快速、全面诊断以支撑闭环控制，我们通过融合基于物理的仿真与人工智能模型，从数据中提取更具深度与指导价值的信息。