简 历：过敏意，博士生导师，任上海交通大学“致远”讲席教授，曾任日本会津大学教授。国家杰出青年科学基金获得者；2010年入选国家千人计划。教育部创新团队学术带头人，973计划首席科学家，享受国务院特殊津贴。主要从事嵌入式与普适计算、并行与分布式计算、大数据、编译与程序优化等领域的研究。在国内外学术期刊、会议上发表400余篇论文，出版英文著作4部，授权发明专利40多件。在国际学术会议上7次获得最佳论文，2017年获教育部自然科学一等奖。2018年获上海市技术发明一等奖。主持973计划、国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、863项目等。现任IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems和 IEEE Transactions on Cloud Computing等国际期刊的编委，IEEE Fellow及中国计算机学会常务理事。
题 目：当人工智能遇见材料科学
摘 要：随着大数据的发展和人工智能的兴起，材料的研发方式也发生了革命性的变革，如“材料基因组计划”的提出。人工智能与机器学习技术的发展为材料科学创造了无穷的可能性。本报告从计算机科学技术专家的视角，首先介绍人工智能和大数据的相关概念和技术，并探讨人工智能在材料基因组、高通量计算等领域的应用。

简 历：高 亮，华中科技大学机械科学与工程学院教授、博士生导师。国家杰出青年基金获得者，教育部科技委学部委员，教育部工业工程专业教指委委员，数字制造装备与技术国家重点实验室副主任，华中科技大学科学技术发展院和先进技术与装备研究院副院长。主要从事智能优化方法及其在设计制造的应用等研究。出版著作7部，其中英文专著2部，发表SCI论文220余篇（Web of Science被引3500余次，谷歌学术被引5900余次）。担任IET Collaborative Intelligent Manufacturing共同主编、Swarm and Evolutionary Computation副主编等。2008年获教育部新世纪优秀人才计划资助，2013年获中国机械工程学会青年科技成就奖，2015年度国家科技进步二等奖1项（排名第二），2013年度教育部自然科学一等奖1项（排名第一）。
题 目：基于等几何拓扑优化的拉胀超材料优化设计研究
摘 要：与自然界材料不同，拉胀超材料是一类人为设计并具有负泊松比特性的工程材料，即机械超材料。本报告将针对拉胀超材料提出一个有效的等几何拓扑优化设计方法，实现以科学、高效的模式来进行拉胀超材料设计研究。首先，基于材料密度函数构造材料微结构拓扑描述模型，其中Shepard函数和非均匀化有理B样条基函数分别用于确保该密度函数的连续性与光滑性，进而以NURBS几何函数来构建密度分布函数。其次，以等几何分析实现均匀化理论的数值实施，实现材料微结构的宏观等效属性评估。后续以等几何分析和材料密度分布函数构造拉胀超材料优化设计模型，其中采用放松式最优准则理论来更新设计变量。最后，以一系列二维与三维拉胀超材料来说明该方法的有效性与高效性。

简 历：尹海清，工学博士，教授，博士生导师。2006年入选“北京市科技新星计划”。长期从事材料设计与制备、材料数据库与数据挖掘的研究工作，近年来在第一性原理计算与模拟、材料跨尺度设计、材料数据库及机器学习、粉末高速压制、粉末微注射成形及智能制造等方向上取得了较好的研究成果。主持和参与承担了科研课题20余项。
题 目：Materials 4.0：材料智能化设计与制造
摘 要：大数据时代造就的数字化生态环境使智能制造在工业上实现成为可能，而近年来材料高通量集成跨尺度计算的迅猛发展与大规模材料数据库的建设，为Materials 4.0在材料智能化设计与制造上的应用奠定了基础。Materials 4.0为材料领域继经验与实验、理论分析以及计算模拟后的第四个重要发展阶段，即材料数据时代，依托大数据技术的软硬件，将先验理论、计算模拟、实验数据以及全流程的数据挖掘分析，与制造过程实时精准调控融合为一个完整的材料智能设计、优化与制造体系，和执行层、智能决策层构成材料智能制造的三层结构，从而通过全数字化制造平台系统，实现产品的材料与结构设计、工艺、制造、管理与决策的集成与智能化。

简 历：付华栋，北京科技大学副教授。长期从事基于机器学习的金属材料成分设计与工艺优化、高温合金的控制凝固与控制成形、高强高导铜合金的短流程高效制备加工技术等研究工作。主持国家自然基金、国家重点研发计划项目子课题、北京市优秀人才项目等10余项。获得全国有色金属优秀青年科技奖、中国有色金属工业科学技术奖一等奖等。相关研究发表SCI检索论文40余篇，授权国家发明专利10余项。
题 目：数据驱动的合金成分设计与工艺优化
摘 要：冶金与材料工程领域合金设计目标参量复杂、制备加工工艺繁琐导致该领域应用传统“试错法”设计合金成分和工艺周期长、经验依赖性强，研发合金过程中的盲目性会导致研发时间和成本的大量浪费。数据驱动的机器学习建模，可以较好地揭示合金成分-工艺-性能的内禀关系，实现新材料成分的理性设计与工艺的快速优化。本报告以高强高导铜合金为例，重点介绍应用数据驱动的机器学习方法在合金成分设计与工艺优化方面的探索性工作，包括：1）偏重效率的高强高导铜合金成分设计；2）偏重可解释性的高强高导铜合金成分设计；3）机器学习辅助高强高导铜合金制备工艺的快速优化。

简 历：周华民，华中科技大学材料科学与工程学院院长，材料成形与模具技术国家重点实验室主任。教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，百千万人才工程国家级人选，国家万人计划科技创新领军人才。主要从事材料成形工艺、模拟、智能装备的研究，发表论著200余篇，其中SCI收录100余篇，做学术会议邀请报告30多次，授权发明专利30余件，获国家科技进步二等奖2项、国家自然科学二等奖1项。
题 目：塑料注射成形过程形性智能调控技术
摘 要：航空航天等领域高端装备的发展对其光学和传动关键零件提出了更严苛的精度和性能要求，但塑料高分子结构对压力/温度敏感，注射成形时收缩大且极不均匀，产品精度难以准确控制。而且，热-力-流多场耦合作用导致材料取向演化复杂，显著影响产品的光学性能和力学性能，难以定量调控。为此，研发了成形收缩的逐级协同调控技术、取向结构的在线感知与精确调控技术等，大幅提高了产品精度和性能，并在航空侦测窗、精密手机透镜等的成形制造中成功应用。

简 历：顾剑锋，上海交通大学长聘教授，全国热处理学会副理事长。主要从事热处理模拟技术的研发和应用，聚焦热处理过程多场耦合的数学建模、算法设计和软件开发。承担国家重大基础研究计划、重大专项、自然基金等重要项目。授权发明专利15件，软件著作权4项，国家科技进步二等奖1项，教育部技术发明一等奖1项，其它省部级奖2项。
题 目：大型锻件和典型热处理工艺的数值模拟研究进展及其工程应用
摘 要：大型锻件是核电、火电、冶金等高端装备领域的重要部件，存在材料偏析严重均匀性差、淬火应力巨大、组织调控困难等不利条件，其热处理难度大。本报告针对典型大型锻件（核电压力容器一体化顶盖、汽轮机转子等）从材料研究和热处理工艺角度分别介绍关键科学问题和工程控制要素，达到控制冷却、调控组织、避免开裂、保证性能等效果，最终实现高性能化的稳健制造。其中包括若干的创新工艺技术、数值模拟技术和设备优化技术等。热处理工艺过程的数值模拟是实现智能热处理的重要手段，本报告将介绍集成计算材料工程（ICME）理念、发展途径及其在热处理领域的研究进展，并分享团队近年来开展的工作及实施的典型案例，如齿轮渗碳、感应淬火、性能预测等。

简 历：陈瑞润，哈尔滨工业大学教授，博士生导师。国家杰出青年基金获得者，“万人计划”科技创新领军人才。任金属精密热加工国防科技重点实验室主任助理；兼任国际铸造组织（WFO）非铁合金委员会副秘书长，中国材料研究学会青年工作委员会副主任等多项学术兼职。主要研究领域包括：电磁冷坩埚熔炼与凝固、钛铝合金与铌硅合金组织和性能调控、高熵合金、金属基储氢材料等。主持国家重点研发计划子课题1项，“973”项目子课题2项，等课题30余项。获省部级科学技术一、二等奖4项。发表SCI论文210余篇、主编教材1部《合金熔体处理及质量控制》。
题 目：电磁冷坩埚高通量制备与定向凝固TiAl合金
摘 要：本报告提出一种利用电磁冷坩埚定向凝固技术制备成分梯度TiAl合金的方法，其梯度可以通过熔池大小及添加合金的成分来控制。在制备过程中，熔池被磁场充分搅拌，促进了溶质的均匀分布。借助成分梯度Ti-48Al/Ti-44Al和Ti-47Al-10Nb/Ti-47Al合金对高Nb-TiAl合金的成分和组织进行优化。通过组织及不同截面上试样的综合性能分析，获得了室温力学性能与高温蠕变性能优异的Ti-47Al-6Nb-0.1C合金。此方法可在一个铸锭上研究添加不同含量元素对TiAl合金组织及性能的影响。冷坩埚定向凝固Ti-47Al-6Nb-0.1C合金的室温拉伸性能主要受片层厚度和（B2+γ）相含量影响，而定向凝固组织对其室温抗拉强度的影响较小。该合金的蠕变性能主要受定向凝固组织和基体中的（B2+γ）相影响。平均抗拉强度为582 MPa，伸长率为1.62%，并且在760° C，250 MPa蠕变时最小蠕变速率为7.55×10-10 s-1，蠕变性能提升较大。

简 历：龚攀，华中科技大学材料科学与工程学院副教授，硕士生导师。主要从事非晶合金、高熵合金等先进金属材料的制备、性能与成形工艺研究。发表SCI论文40余篇，其中第一/通讯作者18篇，被引用600余次；申请中国发明专利14项（授权6项），美国发明专利3项；主持自然科学基金青年项目、装备预研教育部联合基金青年项目、湖北省自然科学基金面上项目、深圳市基础研究项目、国家重点实验室开放基金等项目，参与973子课题、美国国家科学基金、自然科学基金面上项目、湖北省自然科学基金创新群体等项目。任Materials & Design、Journal of Alloys and Compounds、Intermetallics、Journal of Materials Processing Technology、Materials Characterization等SCI期刊审稿人。2018年获中国产学研合作创新成果一等奖（排名7），入选2018年湖北省“楚天学者计划”楚天学子。承担《材料成形装备与自动化》、《冲压工艺与模具设计》、《精密塑性成形理论与技术》等课程的教学工作。题 目：金属材料的组合制备与高通量表征摘 要：金属材料是现代社会中不可或缺的一类材料，与其他领域相比，金属材料性能的提升相对缓慢。各行业对高性能材料的需求日益增加，金属材料的成分也变得越来越复杂。这种复杂的化学成分构成了一个巨大的相空间，使得传统的材料开发方法（如试错法）难以在这样的空间内有效发现能满足需求的新型材料。因此，有必要采用更为高效的方法以提高材料的开发步伐。耶鲁大学Jan Schroers教授团队提出了一种材料设计与开发的新思路，即采用组合法和高通量表征来制备大量合金和表征大量合金的性能。采用多靶磁控溅射法可以在短时间内制备包含大量不同成分合金的材料库，利用这个材料库可以同时得到大量不同成分的合金。针对合金的各种性能，设计了不同的高通量表征方法。组合制备与高通量表征的结合能有效提高合金开发的效率，同时为建立合金成分-结构-性能间的关系提供了一条有效途径。

简 历：张立峰，北京科技大学冶金与生态工程学院任教授、院长，曾任挪威科技大学材料科学与工程系教授、密苏里科技大学料科学与工程系副教授。入选第四批国家“万人计划”创新领军人才、教育部“长江学者”特聘教授、国家杰出青年科学基金、中组部“青年千人”、科技部中青年科技创新领军人才、教育部首批“全国高校黄大年式教师团队”负责人。获光华工程科技奖青年奖、冶金科学技术奖、中国产学研合作创新奖和创新成果奖、中国循环经济协会科学技术奖。获得美国钢铁协会Richard J. Fruehan奖，英国皇家工程院杰出访问学者。出版专著3本、学术论文300余篇、担任过国内外18个刊物编委或审稿委员会成员，受邀为100多个刊物审理稿件。先后担任英国华威大学荣誉教授、美国卡内基梅隆大学兼职教授，美国伊利诺大学机械工程系兼职教授。任“稀贵金属绿色回收与提取”北京市重点实验室和北京市国际合作基地主任、“先进制造用高品质钢铁材料开发与智能制造”北京市国际合作基地主任。任教育部高校教学指导委员会材料类专业教学指导委员会委员，中国科学技术协会第九次全国代表大会代表。中国金属学会炼钢分会副主任委员、铁合金分会委员、青年工作委员会副主任委员；中国有色金属学会冶金反应工程学专业委员会第七届副主任委员、特种冶金专业委员会第一届副主任委员；美国矿业金属及材料协会（TMS）过程技术与模型委员会主任。
题 目：如何“看穿”连铸过程中高温钢液的流体流动？
摘 要：连铸过程中钢液的流动和传热影响了钢的凝固过程和连铸坯的凝固结构。关于结晶器内钢液流动的研究目前主要有水模型模拟仿真和数学模拟仿真两种方法。如何测量连铸过程中结晶器渣钢界面的钢水流动是一个长期的难题。本团队发明了使用插钉板测量钢渣界面流动速度和测量连铸结晶器内钢液流动状态的简单方法，得出了决定结晶器内理想流动状态的主要因素，找到了吹气量和通钢量之间的临界关系，可用于生产出高质量的连铸坯。

简 历：管仁国，教授，博士生导师。国家“万人计划”中青年科技创新领军人才，国家重点研发计划项目首席，首届国家优秀青年科学基金获得者，“兴辽英才”科技创新领军人才，教育部新世纪优秀人才，霍英东青年教师基金获得者，辽宁省十大青年科技英才等。主要从事有色金属短流程流变成形与组织性能调控方面的研究。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金（重点、优青、面上7项）、国家863计划等省部级以上课题22项。以第一完成人获辽宁省技术发明一等奖、日内瓦国际发明金奖等国际、省部级科技奖5项；在Acta Materialia、Acta Biomaterialia等发表SCI论文105篇，近五年SCI他引500余次，主编专著1部，以第一发明人获授权发明专利12件；任《金属学报》（英文版）、《中国有色金属学报》（中、英文版）、《精密成形工程》期刊编委。
题 目：高性能有色金属短流程流变成形与组织性能调控
摘 要：针对高性能有色金属材料的迫切需求，提出了剪切/振动耦合凝固组织细化与流变成形方法，为5G基站滤波器壳体的流变铸造技术提供了支撑。自主研制了连续流变挤压设备，实现了难加工材料、超细晶与纳米材料的短流程加工，解决了高Mg含量Al-Mg合金材料的加工难题，实现了组织性能的高效短流程调控。自主研制了高强、高导铝合金材料，其抗拉强度达到405 MPa、伸长率为3%、导电率为53%；高强锌合金材料抗拉强度600 MPa以上、伸长率为42%。

简 历：周建新，华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室副主任、“数字化智能化绿色化铸造技术及应用”交叉创新团队首席教授、华铸软件中心负责人。长期从事数字化智能化绿色化铸造技术的研发及应用。主持开发的“华铸CAE”等华铸系列软件，现已在国内外700多家单位应用。发表论文200余篇，获国家科技进步二等奖2项（排名第4、第2）、省部级一等奖3项（均排名第1）。
题 目：复杂钛合金铸件凝固和热等静压过程缩孔形成与湮灭机理及数值模拟研究
摘 要：复杂钛合金铸件在凝固过程容易产生缩孔类缺陷，一般通过热等静压工艺来消除。本报告采用实验研究与数值模拟相结合的方法来探索复杂钛合金铸件缩孔缺陷从凝固过程“形成”至热等静压过程“湮灭”整个生命周期的演变机理。首先，在考虑重力、离心力、表面张力、动态熔池内部液体流动、凝固前沿枝晶生长等因素的基础上，建立缩孔形成的数学模型；其次，基于材料蠕变扩散机理建立热等静压热力耦合作用下缩孔湮灭的数学模型；再次，通过缩孔形貌定量化表征方法，进行缩孔从形成到湮灭全过程的数值模拟，实现缩孔演变过程的定量研究，并指导铸造和热等静压工艺的优化设计，为复杂钛合金铸件缩孔缺陷定量化控制提供了理论和技术支撑。

简 历：杨 军，高级工程师，国家智能铸造产业创新中心总经理、中国铸造协会智能铸造工作委员会秘书长、中国智能铸造产业联盟秘书长、共享装备股份有限公司副总裁。致力于铸造行业两化融合、智能制造近20年，拥有软件著作权29项，专利5件，组织实施包括首批46家智能制造试点示范、国家智能制造专项、国家科技重大专项等国家级项目10余项。题 目：智能制造环境下铸造3D技术的产业化应用研究与实践摘 要：本报告将从“点、线、面、体”四个层次较为完整地介绍3DP技术在铸造领域、基于智能制造环境下的研究与实践成果。重点包括了3DP技术原理及相关设备、材料、软件、工艺及集成技术要求。报告结合当前铸造行业发展现状及国家产业政策要求，以行业领先的万吨级铸造3D打印成型数字化工厂为案例，从虚拟制造、智能生产、数字化管理三个维度，以智能制造、产业化应用视角，用真实视频形式分析3DP技术在传统铸造领域的产业化应用研究成果，以对3DP技术的产业化应用和铸造行业转型升级提供借鉴和帮助。

简 历：疏达，上海交通大学材料科学与工程学院研究员，博士生导师。主要研究方向为液态金属加工与高性能金属材料制备。发明了金属熔体多级电磁净化方法及装置，并在铝工业应用；揭示了合金凝固过程中的溶质抑制形核效应，并建立了晶粒尺寸的预测模型。获得国家技术发明二等奖2项、上海市技术发明一等奖3项和中国有色金属工业科学技术二等奖1项。发表论文100余篇，授权中国发明专利37项、美国专利1项。入选教育部新世纪人才计划和上海市青年科技启明星计划。题 目：基于知识驱动与集成计算高温合金复杂铸件智能铸造摘 要：先进航空发动机高温合金关键热端部件的研发与制造水平是国家核心竞争力的重要体现。我国长期依赖于大量经验积累和简单循环试错为特征的“经验寻优”方式，其科学性差、偶然性大。数字化、智能化、精准化和低消耗是高温合金大型铸件成型的发展方向，要求铸造过程由“经验+试验”向“组织结构-工艺-性能”关联模型指导实验，由试错法中的多次顺序迭代向自动流程高效计算与智能模型优化的新模式转变，以缩短研发周期、降低生产成本。采用集成计算材料工程方法，以抗拉强度和伸长率作为输出参数构建了“组织-缺陷-力学性能”预测模型。以铸造工艺设计参数为输入，铸件工艺出品率、凝固缺陷与尺寸精度作为输出变量，实现铸造软件自动流程计算与数据自动传递，并融合机器学习算法，形成智能铸造软件系统，将加速航空发动机高温合金复杂铸件研发与应用。

简 历：郭志鹏，清华大学副教授，适创科技有限公司首席科学家。毕业于清华大学机械工程系，获本科、博士学位，牛津大学、英国皇家学会牛顿国际学者，英国皇家工程学会、卢瑟福-阿普雷顿国家实验室国际访问学者。致力于高性能、智能算法的研究和产业化，研究领域涉及智能制造、流体力学、传热传质等多个领域。获国家自然基金优秀结题项目奖2项、中国机械工程学会论文金奖1项、国际会议大会最佳论文奖2项、教育部科技进步二等奖1项、清华大学优秀毕业博士论文一等奖1项、清华大学特等奖学金等。承担航空发动机以及燃气轮机重大专项基础研究项目、英国皇家学会连续资助基础研究项目、国家自然科学基金项目、商发材料专项等多项。
题 目：高性能算法以及X射线检测技术在数字化工业中的应用
摘 要：数字化工业、智能制造是我国现代化强国路线中的重要一环，如何开发和应用高性能算法、智能算法以及数字化检测技术提升国家工业技术水平是现阶段颇受学术和产业界关注的课题。本报告将从三个方面介绍如何开发和应用高性能算法解决学术及工业问题，包括采用并行局部网格加密算法计算大规模凝固过程微观组织演化、采用X射线表征和重构算法识别并还原材料微观组织以及缺陷形态、采用高性能计算流体力学算法实现大雷诺数流动过程模拟。从多角度探讨高性能算法以及X射线检测技术在数字化工业中的应用。