陈嘉鹏 AlexanderChan

结构工程 · 硕士在读

吴健雄学院 · 本科

AI for CAE 实习生

围绕手机冲击响应预测，参与从有限元数据建模、图网络架构设计到训练验证的 AI for CAE 系统开发，探索复杂接触场景下的时序代理模型。

• 有限元图代理建模基于 GraphGPS 构建 Patch + Core/Halo 时序模型，将节点状态、单元拓扑、接触关系与 Tie 约束组织到统一图表示中，预测下一时刻的位移、等效塑性应变（PEEQ）及接触响应。
• 物理感知的多关系架构设计 Node–Element–Node 双部图消息传递、Tie Event MPNN、Contact Event MPNN 与 Global Attention 并行分支，通过门控残差融合局部物理传播与全局长程依赖。
• 因果历史记忆将历史有限元帧压缩为 Contact / Part / Global Tokens，结合 Age Encoding、分块多头注意力、FIFO 记忆与门控融合，在控制显存开销的同时利用多帧历史信息。
• 训练工程与验证完成多 GPU 训练，结合 Core-only Loss、Field Mask 与时间反向传播（BPTT）开展 Patch 级时空联合训练，并进行模型收敛、多机型泛化与推理加速验证。

接插件力学仿真 · 项目负责人

负责校企联合研发中的接插件力学仿真项目，研究制造公差组合下的互配可靠度，推进有限元自动化、代理模型与计算降维，并通过物理实验核对仿真结果。

• 公差建模与代理模型将不同公差组合下的多部件几何与网格信息进行结构化编码，构建和训练连接器代理模型，探索以数据驱动预测降低重复有限元计算成本。
• 仿真自动化基于 Tcl 与 abaqpy 驱动 HyperMesh 和 Abaqus，串联蒙特卡洛公差抽样、网格检查和任务批量提交，将重复建模与计算操作整理为可复用的自动化过程。
• 子结构降维与多工况计算制定并落地基于子结构的计算降维方案，应用于单对连接器插拔与多对连接器联合计算，覆盖正位、偏位和偏角等工况，降低复杂装配体的计算开销。
• 物理实验对照统筹 HyperMesh 与 Abaqus 联合仿真，独立开展多工况插拔物理实验，清洗并对照实验与仿真数据，用于检验降维方案和代理模型的工程适用性。

实习生 · 行业研究与技术商业化

参与硬科技行业研究与商业访谈，关注仿真计算、量子计算、大模型及生物医药等领域，并参与面向论文技术商业化的评价体系建设。

• 前沿技术商业化研究调研 Physics AI 与 AI 加速工业仿真的技术路线和应用方案，结合行业研究与访谈形成对技术落地场景的理解，为早期科技项目评估提供研究支持。
• 评价体系的数据建设参与从零搭建论文技术商业化评价体系，整理、清洗来自 YC Companies、Google Scholar 和 PubMed 的多源数据，为后续分析与建模建立底层数据基础。
• 机器学习与技术因子分析基于行业研究数据完成机器学习模型训练，参与技术资产因子挖掘，将技术研究与数据分析结合到商业化评价中。

项目负责人

负责考虑结构稳定性的立体仓库货位优化项目，将 AGV 仓储作业与结构安全评价相结合，完成从强化学习环境构建、策略训练到实体仓库测试的实践。

• 强化学习环境构建独立构建 Gymnasium 环境，将货位分配和结构稳定性要求转化为可计算的强化学习任务，使智能体在仿真中学习仓储策略。
• 跨域仿真与结构反馈联合 CoppeliaSim、Isaac Sim 与 SAP2000 建立仿真过程，通过 Python 对 SAP2000 进行二次开发，自动评估不同货位分布的结构稳定性与安全指标，为策略提供反馈。
• 策略训练与实体测试在自定义环境中使用 PPO 和 MAPPO 训练多智能体策略，随后将模型部署至实体仓库环境并完成现场运行测试，检验策略从仿真到实际应用的可行性。