Qinghang Wang
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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MgGNN-SS:一种用于高通量筛选镁合金固溶体窗口的高效代理模型
含Gd<sub>2</sub>O<sub>3</sub>致密薄膜决定了Mg-1Mn-0.2Gd阳极中耐腐蚀性与放电性能的权衡
通过致密Mg(OH)₂纳米涂层实现高速挤压镁合金的高耐腐蚀性和生物相容性
基于表面改性策略的WE43合金耐腐蚀性和生物相容性协同优化进展:综述
通过旋转模锻和随后的时效工艺实现挤压态mg-bi-ca三元合金的高强度
阐明微量Ca添加和晶粒取向对挤压态Mg-1.5Sm-1Zn棒材微观结构演变、腐蚀行为和力学性能的作用
10Cr铁素体钢的高性能合金设计:单目标优化与机器学习的集成方法
Al添加诱导的Mg-Sn-Ca合金力学性能增强和各向异性降低:实际实验结合VPSC模拟和第一性原理计算
采用新型单步拉拔和渐进轧制工艺制备的Cu带材的微观结构及力学性能演变
Ca掺杂的高速挤压BA53镁合金:强度、耐腐蚀性和热稳定性方面的多功能增益
添加微量Ce或Y对挤压态Mg-1Sn-0.5Ca合金微观结构和耐蚀性能的对比影响:次生相和氧化膜的作用
正交各向异性基底织构对镁合金多轴拉伸成形变形行为的影响
Zn和Li合金化对挤压Mg-1Gd合金微观结构演变及力学性能的影响
镁合金轮毂的动态再结晶行为及旋压织构形成机制
多尺度简化残差卷积神经网络模型,用于预测二元镁合金的组成
通过预压缩和后续退火改善Mg-2Gd合金薄板在室温下的拉伸成形性
通过差热挤压在BAZ531镁合金中实现超高挤压速度和强度-延展性协同作用
通过机器学习加速设计具有增强机械性能的时效硬化mg-ca-zn合金
可解释机器学习基于数据增强与重构,挖掘具有强度-延性协同效应的低合金镁合金
Gd和Ce的协同作用对挤压态mg-sn-zn合金力学性能的提高

