金晓威 - 哈尔滨工业大学

个人简介

金晓威，哈尔滨工业大学土木工程学院智慧基础设施学科组助理教授、硕士生导师。2021年1月毕业于哈尔滨工业大学，获博士学位。主要从事智慧流体力学研究，包括流体力学数据建模与非线性偏微分方程智能求解理论。主持国家自然科学基金青年科学基金1项，国家重点研发计划子课题1项，黑龙江省博士后面上项目1项。在J. Comput. Phys.等高水平SCI期刊发表论文10余篇，其中，ESI热点论文1篇（Top1‰），ESI高被引论文1篇（Top1%），Editor's Pick论文1篇。担任Phys. Fluids、力学学报等期刊审稿人。担任Mathematics（SCI，JCR Q1）期刊Guest Editor。

研究领域

主要从事智慧流体力学研究，包括流体力学数据建模与非线性偏微分方程智能求解理论

近期论文

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Jin Xiaowei, Li Hui*. SONets: Sub-operator learning enhanced neural networks for solving parametric partial differential equations[J]. Journal of Computational Physics, 2023, 495: 112536. Laima Shujin, Zhou Xuxi, Jin Xiaowei*, Gao Donglai, Li Hui. DeepTRNet: Time-resolved reconstruction of flow around a circular cylinder via spatiotemporal deep neural networks[J]. Physics of Fluids, 2023, 35(1): 015118. Mi Junyi, Laima Shujin, Jin Xiaowei*, Li Hui. Machine learning modeling for the near-wake mean velocity deficit profiles behind a rough circular cylinder[J]. Ocean Engineering, 2022, 259: 111791. Jin Xiaowei, Cai Shengze, Li Hui*, Karniadakis George Em*. NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations[J]. Journal of Computational Physics, 2021, 426: 109951. Jin Xiaowei, Laima Shujin, Chen Wen-Li, Li Hui*. Time-resolved reconstruction of flow field around a circular cylinder by recurrent neural networks based on non-time-resolved particle image velocimetry measurements[J]. Experiments in Fluids, 2020, 61(4): 114. 金晓威, 赖马树金*, 李惠. 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法[J]. 力学学报, 2021, 53(10): 2616-2629.