个人简介
申嘉龙，男，汉族，1987年10月出生，博士
一、教育经历
2006-2010重庆大学冶金工程本科
2010-2013重庆大学冶金工程硕士
2013-2017英国华威大学WMG材料/冶金博士
二、工作经历
2017-2019英国华威大学WMG博士后研究员
四、科研工作
近年来承担主要科研项目情况：
RIME实时材料质量监测项目主要研究人员，Real-timeIn-timeMicrostructuralEngineering（实时在线材料微观结构，质量性能检测及反馈工程）。英国华威大学，英国EPSRC（EngineeringandPhysicalSciencesResearchCouncil工程与物理科学基金）资助项目，2018-2019年。
EMspec电磁传感器模拟项目主要研究人员，工业电磁传感器对钢铁微观结构响应的数值模拟研究。英国华威大学，英国曼切斯特大学，英国PrimetalsTechnologies，2016-2018年
铁路轨道裂纹检测表征项目主要研究人员，电磁传感器对铁路轨道滚动接触疲劳裂纹的检测以及表征研究。英国华威大学，英国TSCInspection，英国伯明翰大学，中国留学基金委资助项目，2013-2017年。
含钒铁水分离提取五氧化二钒试验研究参与研究人员。中国地质科学院矿产综合利用研究所，重庆大学资助项目。
连铸结晶器设计项目参与研究人员，H型连铸坯结晶器锥度的设计与研究。重庆大学，中冶赛迪（重庆）资助项目，2012年。
超厚板坯连铸结晶器模拟项目参与研究人员，超厚板坯连铸结晶器流场以及温度场的物理数值模拟研究。重庆大学，中冶赛迪（重庆）资助项目，2010-2011年
获奖情况:
2016年AndrewCarnegie(MetalsandMetallurgyTrust)TravelGrant，英国theInstituteofMaterials,MineralsandMining(IOM3)。
2013年国家留学基金委资助赴英国华威大学攻读博士学位
研究领域
实验以及工业电磁传感器对金属材料微观结构的响应的有限元模拟研究。
电磁传感器的精细（自动化）控制，对复杂冶金金属结构件质量/机械性能无损检测研究。
电磁传感器信号分析与处理。
轨道交通系统（铁轨）表面裂纹的电磁方法检测以及尺寸表征。
电磁信号对表面裂纹响应的模拟研究。
钢铁生产连铸结晶器，连铸凝固传热的物理与数值模拟研究。冶金生产质量控制与软件开发与应用。
近期论文
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J.Shen,etal..PredictionofRCFclusteredcracksdimensionsandinfluenceofcracklengthandverticalangle.NondestructiveTestingandEvaluation.2019,DOI:10.1080/10589759.2019.1611817.
J.Shen,M.Long,D.Chen,J.Zhang,Z.Dong.Analysisonthedynamicextensionfortransversesurfacecracksintheas-caststeelslabathightemperatures,EngineeringFailureAnalysis.2016,66:341-353.
J.Shen,L.Zhou,H.Rowshandel,G.Nicholson,C.Davis.Determiningthepropagationanglefornon-verticalsurface-breakingcracksanditseffectoncracksizingusinganACFMsensor,MeasurementScienceandTechnology.2015,26(11):115604.
J.Shen,D.Chen,X.Xie,L.Zhang,Z.Dong,M.Long,X.Ruan.InfluencesofSENstructuresonflowcharacters,temperaturefieldandshelldistributionin420mmcontinuouscastingmould,Ironmaking&Steelmaking.2013,40(4):263-275.
M.A.Jolfaei,J.Shen,A.Smith,L.Zhou,C.L.Davis.Non-destructivemeasurementofmicrostructureandtensilestrengthinvaryingthicknesscommercialDPsteelstripusinganEMsenso.JournalofMagnetismandMagneticMaterials.2019,473:477-483.
H.Rowshandel,G.L.Nicholson,J.L.Shen,C.L.Davis.CharacterisationofclusteredcracksusinganACFMsensorandapplicationofanartificialneuralnetwork,NDT&EInternational.2018.98:80-88
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