机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
陈教授现任山东大学材料科学与工程学院教授、博士生导师，兼任塑性成形及模具技术研究所所长，是国家优秀青年基金获得者、山东省杰出青年基金获得者，并入选山东大学“齐鲁青年学者”和“青年学者未来计划”。他本硕均毕业于山东大学材料科学与工程学院，后赴日本北海道大学取得博士学位，形成了“基础研究-工艺开发-工程应用”的复合学术背景。
陈教授的研究生涯始终围绕金属塑性成形领域展开，尤其关注轻质合金（铝、镁及其复合材料）的加工工艺创新与性能优化。其团队在分流模挤压成形、微观组织调控、腐蚀行为分析等方向取得了一系列突破性成果，主持国家自然科学基金优青项目、面上项目及省部级课题20余项，在Journal of Magnesium and Alloys、Corrosion Science、Materials Design等顶刊发表SCI论文110余篇，授权发明专利14项，获省部级科技奖励多项。其研究具有鲜明的工程导向，注重解决航空航天、新能源汽车等领域对轻量化材料的迫切需求。
主要研究方向与成果分析
陈教授团队的核心研究方向可归纳为以下三大领域：
（1）分流模挤压成形工艺创新
分流模挤压是生产复杂截面型材的关键技术，但存在焊合质量不稳定、晶粒粗化等问题。陈教授通过多尺度模拟与实验结合，系统揭示了镁合金ZK60在挤压过程中表面粗晶的形成机制（J. Mater. Sci. Technol. 2020），并提出预时效处理结合动态再结晶调控的新工艺，将型材抗拉强度提升15%以上。其开发的Al/Mg/Al复合板材共挤压技术（J. Mater. Process. Technol. 2018）通过界面扩散层设计，显著提高了异种金属的结合强度，为轻量化复合结构制造提供了新思路。
（2）微观组织与性能协同调控
针对轻质合金强韧性矛盾，团队提出“多相协同强化”策略。例如，在Si3N4p/Al-Mg-Si复合材料中（Mater. Des. 2021），通过烧结-挤压工艺优化颗粒分布，利用Orowan强化与位错增殖的耦合效应，使材料各向异性降低30%，同时保持600 MPa级高强度。在7A99高强铝合金中（J. Alloys Compd. 2022），引入轧制预变形促进T相纳米析出，兼顾了强度（750 MPa）与耐蚀性（腐蚀速率降低40%）。
（3）塑性成形数值模拟与工艺优化
团队构建了涵盖本构模型、摩擦边界条件、动态再结晶预测的挤压过程多场耦合模型（Mater. Des. 2015）。基于该模型开发的挤压参数优化系统，成功应用于某航天器框架型材生产，将试模周期从传统经验的3-5次缩减至1-2次，显著提升生产效率。
研究方法与特色
陈教授团队的研究方法论体现三大特色：
（1）多学科深度交叉
融合材料学、力学、腐蚀科学等多学科工具，例如通过EBSD分析织构演变，结合电化学测试揭示镁合金粗晶区腐蚀动力学规律（Corros. Sci. 2021），形成“工艺-组织-性能-服役行为”的全链条研究范式。
（2）产学研协同创新
与中车、华为等企业合作，将基础研究成果快速转化。例如，开发的电脉冲辅助热挤压装置（专利201811352724.7）通过局部焦耳热效应降低变形抗力30%，已用于5G基站散热壳体批量生产。
（3）先进表征技术驱动
依托山东大学材料表征平台，团队广泛应用HRTEM、APT（原子探针断层扫描）等尖端技术。如通过APT观察到Al-Cu-Mg复合材料中GP区与θ’相的竞争析出现象（Mater. Sci. Eng. A 2021），为时效工艺优化提供原子尺度依据。
研究前沿与发展趋势
未来轻质合金塑性成形领域将呈现以下趋势：
· 极端条件成形技术：针对航天深空探测器构件，开发超低温/超高速挤压工艺；
· 人工智能赋能工艺设计：基于机器学习预测微观组织演变，实现工艺参数智能寻优；
· 多材料异构集成：发展镁/钛、铝/陶瓷等新型复合结构成形技术，突破界面相容性瓶颈；
· 绿色可持续制造：探索短流程、低能耗工艺，如基于回收料的直接挤压再生技术。
陈教授团队已在这些方向布局，例如近期获批的国家自然科学基金优青项目，重点研究“多场耦合下镁合金塑性变形机理与跨尺度建模”，有望为下一代轻量化材料设计提供理论支撑。
对有意申请教授课题组的建议
（1）夯实专业基础
·重点掌握《材料成型原理》《金属学与热处理》等核心课程，理解位错理论、再结晶动力学等基础概念；
·精读陈教授近5年发表的20篇代表性论文，重点关注其研究方法与学术逻辑。
（2）提升技术能力
·掌握有限元软件（如Deform、Abaqus）的塑性成形模块操作；
·学习EBSD、TEM等表征技术的数据分析技能（推荐使用MTEX、GMS软件）；
·具备Python/Matlab编程能力者优先，课题组正推进机器学习在工艺优化中的应用。
（3）明确研究兴趣
课题组目前亟需突破的方向包括：
·高强镁合金动态再结晶的晶界工程调控；
·多材料复合结构界面失效机制的跨尺度模拟；
·基于数字孪生的挤压工艺实时监控系统开发。
（4）主动建立联系
·通过邮件附个人简历与研究设想，建议引用1-2篇课题组论文并提出创新点；
·参与山东大学“材料加工暑期学校”，争取进入实验室短期实习。
（5）注重综合素质
团队注重“严谨、协作、创新”的科研文化。申请者需在沟通中体现：
· 对工程问题的敏感度（如新能源汽车减重需求）；
· 跨学科学习能力（如腐蚀电化学与力学性能的关联分析）；
· 团队协作经验（如有竞赛或项目经历优先）。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
