报告人简介：
上海电机学院航空学院专任教师，研究生导师。本、硕、博毕业于东华大学，曾获批CSC奖学金赴新加坡国立大学电子与计算工程系联培1年。主要从事航空力学超材料结构正逆向设计、智能传感与结构功能一体化复合材料等领域研究。
现主持“上海市扬帆计划”和“上海市白玉兰人才计划（浦江项目）”等科研项目。至今发表SCI论文25余篇（8篇TOP），授权国家发明专利8项，并担任《服装学报》核心期刊青年编委、《Materials》特刊编辑等。
报告内容：
（1）基于数据驱动的大变形轻量化力学超材料逆向设计
针对传统内凹六边形力学超材料在大变形条件下易发生应力集中和失效的问题，本研究提出了一种同心耦合的改进内凹六边形结构。基于参数化有限元建模与仿真分析，构建了包含1000组样本的结构性能数据库。在此基础上，建立了数据驱动的智能逆向设计框架，融合随机森林（Random Forest, RF）、SHAP可解释性分析以及非支配排序遗传算法（NSGA-II），实现了比能量吸收（SEA）、应力集中因子（SCF）和有效泊松比（ν）等关键性能指标的高精度预测（R² > 0.98）与多目标协同优化。研究结果表明，优化后的超材料结构在保持优异负泊松比效应的同时，其拉伸承载性能较传统结构提高约67%，显著改善了局部应力集中现象。展现出在航空轻量化结构、结构功能一体化智能复合材料及智能感知领域的应用潜力。
（2）基于超材料结构的智能传感器及人机交互检测应用
基于内凹六边形力学超材料结构，提出了一种利用静电击穿效应实现自供能的新型凹凸结构智能传感器（Structured Intelligent Triboelectric Sensor, SITS）。该传感器通过接触滑动过程中产生的瞬时电压信号，实现机械能向电能的高效转换，无需外部供电即可完成信号感知与输出。基于不同粗糙度表面引起的特征电压响应差异，传感器能够准确识别不同粗糙度表面特征，展现出在机器人触觉感知与智能表面识别领域的应用潜力。进一步结合柔性印刷电路技术，构建了智能无线计步系统和智能步态检测系统，实现了人体运动状态的实时监测、步数统计及步态异常识别与矫正。与此同时，将该传感器集成于商用鼠标底部，并设计具有不同功能区域的定制鼠标垫，通过识别不同区域产生的特征电信号，实现了具备快捷指令触发功能的智能鼠标系统，验证了其在人机交互、智能终端控制及可穿戴电子领域的广阔应用前景。
