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基于物理信息深度学习的高分子流变学研究：挑战、方法与应用
综述 | 更新时间：2025-10-29
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    • 基于物理信息深度学习的高分子流变学研究：挑战、方法与应用

    • Physics-Informed Deep Learning for Polymer Rheology: Investigating Challenges, Methodologies, and Applications

    • 祁纪浩 ，陈欣 ，庞志威 ，林增 ，王超元 ，刘虎 ，沙金 ，白志山
    • 高分子学报 2025年56卷第11期 页码：1910-1925
    • 作者机构：

      华东理工大学机械与动力工程学院 上海 200237

    • 作者简介：

      沙金，男，1982年生. 华东理工大学副教授、硕士生导师. 2004年在华东理工大学获得高分子材料科学与工程学士学位，2009年获得化工过程机械硕士学位，2011~2013年在美国威斯康辛麦迪逊大学访学，2014年在华东理工大学获得工学博士学位. 获得上海市科技进步奖二等奖. 主要研究方向为高性能材料成型制造及智能装备，及其在多元组分、功能化表界面微图案及生物芯片系统中的应用. 于Lab on Chip、Biomacromolecules、Biomaterials、Composite Part A等国际知名刊物上发表论文二十余篇.

    • DOI： 10.11777/j.issn1000-3304.2025.25155     

      中图分类号：
    • CSTR： 32057.14.GFZXB.2025.7457     

    • 录用：2025-08-15 ，

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