张家辉

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🎓 教育经历

🔬 Professional Experience

🔧 专业技能

• 编程技能：Python，Fortran，C++, Rust
• 研究技能：机器学习(scikit-learn)，高性能计算(MPI, CUDA)，分子动力学(LAMMPS, DL_poly)，第一性原理(QE, Vasp)
• 专业知识：高等数学，材料学，计算机科学，物理学（计算物理，统计物理，量子物理，核物理，固体物理）
• 外语技能：英语（熟练）

🔬 负责项目

1. Modeling of Room-Temperature Plastic Amorphous Oxides, PI (2026 – 2027)

由芬兰CSC–IT for Science资助，通过大规模的GPU并行来进行千万原子尺度的非晶氧化物室温塑性机理研究，算力等值40.1万欧元。Finnish LUMI projects announcement

🔬 参与项目

1. 基于机器学习的氧化物半导体材料原子间作用势计算 (2022 – 2023)

• 为解决氧化镓复杂晶相转变造成的分子模拟力场缺失问题，使用机器学习方法对该相互作用力场进行了开发；
• 负责了使用第一性原理计算（DFT）等方法提供训练数据库，使用高斯近似回归算法（GAP）进行训练的工作；
• 使用分子动力学（MD）对作用力场进行了验证，相关研究结果为新一代半导体氧化镓的制备提供了支持；

2. 非晶态氧化物的表征分析工具开发 (2019 – 2022)

• 负责了芬兰科学院PlaCeEra项目中理论研究和模拟建模方面的工作；
• 独立开发了Polikit软件对非晶化固体进行粗粒化分析，软件基于Fortran和C++开发以实现百万级别原子体系的即时分析；
• 使用分子动力学（MD）方法模拟了纳米尺度下的材料非晶态变化过程，相关结果在国际顶级期刊_Advanced Materials_发表;

3. 金属中辐照效应机理的分子动力学模拟 (2016 – 2019)

• 使用分子动力学（MD）方法对铁铬合金中辐照产生的级联碰撞过程进行了模拟，以探究不同的晶界类型对合金中铬元素的偏析程度的影响；
• 使用Wigner-Seitz方法对级联碰撞中产生的缺陷进行了表征，相关研究为辐照或离子注入条件下的性质和相关设计等工作提供了支持；

4. 金属材料中氦泡形成机理的实验研究 (2016 – 2017)

• 参与了铁基合金中辐照相关的氦泡形成机理的实验研究；
• 使用透射电镜（TEM）表征和扫描电镜（SEM）表征工作，使用X光衍射图谱分析（XRD）等方法表征了结果；

5. 数值反应堆项目中各向异性条件下的优化 (2016)

• 参与了NECP-X数值反应堆项目的设计；
• 使用特征线方法对反应堆中中子输运方程进行求解，以应对各向异性条件下的计算，使用Fortran编程语言开发了相关模块并最终应用于数值反应堆主体程序；

🏆 获奖情况

• 博士期间受芬兰科学院PlaCeEra项目资助
• 硕士论文《Fe-Cr 合金中辐照缺陷演化的分子动力学研究》被评为西安交通大学优秀硕士论文
• 硕士期间获得国家二等奖学金

学术会议

• ECerS（欧洲陶瓷大会）XIX - 2025 德累斯顿，德国
• FEMS EUROMAT（欧洲材料大会） - 2025 格兰纳达，西班牙
• COSIRES（固体辐照效应模拟大会） - 2018 上海，中国
• 中国聚变材料大会 - 2017 长沙，中国