导师简介
如果你想申请香港理工大学土木与环境工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港理工大学的Prof.Lai的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
导师现任香港理工大学土木与环境工程系副教授,是非线性动力学和智能结构领域的重要学者。他在香港城市大学获得博士学位,研究领域主要集中在非线性振动、能量收集系统以及智能结构设计等方面。其研究成果在国际上具有重要影响力,论文被引用超过1800次。
研究领域
主要研究方向包括:
- 非线性动力学
- 能量收集系统
- 智能结构设计
- 振动分析与控制
- 复合材料结构
- 压电系统应用
研究分析
1 "A magnetic nonlinear energy sink with quasi-zero stiffness characteristics"
(Nonlinear Dynamics, 2024)研究了具有准零刚度特性的磁性非线性能量阱,为振动抑制提供了新的解决方案。该设计能有效吸收宽频带振动能量,具有重要的工程应用价值。
2 "AT-PINN: Advanced time-marching physics-informed neural network for structural vibration analysis"
(Thin-Walled Structures, 2024)提出了一种基于物理信息神经网络的结构振动分析新方法,显著提高了计算效率和精度。
3 "Buckling-driven piezoelectric defect-induced energy localization and harvesting using a Rubik's cube-inspired phononic crystal structure"
(Smart Materials and Structures, 2024)
开发了一种新型压电能量收集装置,通过声子晶体结构实现了能量定向收集。
4 "A new MIB-based time integration method for transient heat conduction analysis of discrete and continuous systems"
(International Journal of Heat and Mass Transfer, 2024)该文提出了一种新的基于匹配界面边界(MIB)的时间积分方法，用于离散和连续系统的瞬态热传导分析。该方法为复杂热力学系统的分析提供了有效工具。
5 "Boosting output performance of tri-hybrid vibration-based generator via quin-stable nonlinearity and speed amplification"
(Mechanical Systems and Signal Processing, 2023)研究开发了一种基于五稳态非线性和速度放大的三重混合振动发电器，通过创新的结构设计和非线性机制，显著提升了能量收集效率。
6 "Dynamics and vibration reduction performance of asymmetric tristable nonlinear energy sink"
(Applied Mathematics and Mechanics, 2024)该文研究了非对称三稳态非线性能量阱的动力学特性和减振性能，通过理论分析和实验验证，提出了一种新型减振装置的设计方法。
项目分析
1. 非线性能量收集系统研究研究内容：开发新型能量收集装置创新点：多稳态设计,宽频带响应
2. 智能结构振动控制研究内容：结构振动抑制应用：高铁车辆减振系统
研究想法
(1) 多功能智能材料系统设计
- 研究方向：压电-磁性-形状记忆合金多材料耦合系统
- 创新点：实现多物理场协同作用
- 应用价值：提高能量收集效率和系统适应性具体立意："基于多物理场耦合的自适应智能结构系统设计与优化"
(2) 非线性动力学智能控制
- 研究方向：基于机器学习的非线性振动预测与控制
- 创新点：将深度学习应用于非线性系统建模
- 研究价值：提高控制精度和实时性具体立意："深度学习增强的非线性振动系统自适应控制研究"
(3) 混合能量收集系统
- 研究方向：多源能量协同收集技术
- 创新点：优化多能源转换效率
- 应用前景：物联网供能系统具体立意："基于多稳态非线性动力学的混合能量收集系统设计与优化"
(4) 智能材料微观结构设计
- 研究方向：基于声子晶体的能量定向传输
- 创新点：微观结构拓扑优化
- 研究价值：提高能量收集效率具体立意："声子晶体结构的拓扑优化设计及其在能量收集中的应用"
(5) "基于物理信息神经网络的非线性动力学系统建模与预测"
- 理论基础：深度学习、非线性动力学
- 创新点：物理约束的神经网络架构
- 可行性：有充分的计算资源支持
- 研究价值：提高计算效率和精度
(6) "智能材料声子晶体的缺陷诱导能量局域化机理研究"
- 理论基础：声子晶体理论、能量传输理论
- 创新点：缺陷工程的能量调控
- 可行性：可通过实验验证
- 研究价值：指导高效能量收集设计
申请建议
1. 核心能力建设
- 非线性动力学深入学习
- 振动理论系统掌握
- 智能材料与结构知识
- 有限元分析软件应用(ANSYS, ABAQUS)
- 编程语言掌握(MATLAB, Python)
- 实验设计与数据分析
2. 研究能力培养
- 非线性系统建模能力
- 数值计算方法应用
- 实验数据处理技能
- 智能材料制备经验
- 实验系统搭建能力
- 测试与表征技术
3.重点准备建议
专业知识储备
- 非线性动力学理论深化
- 智能材料最新进展跟踪
- 数值方法应用能力提升
- 机器学习知识补充
实践能力提升
- 参与相关实验室工作
- 独立设计开展实验
- 培养工程应用意识
4.特别准备建议：
- 深入学习非线性动力学
- 掌握多种数值方法
- 提高编程技能
- 积累实验经验
- 关注领域前沿
博士背景
Bridge，985土木工程学院博士生，专注于桥梁工程和抗震结构设计研究。擅长运用高性能计算和人工智能技术，探索新型材料和结构在桥梁工程中的应用。在研究大跨度悬索桥抗风性能优化方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国土木工程学会优秀青年工程师奖。研究成果发表于《Journal of Structural Engineering》和《Engineering Structures》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
