机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
张教授是北京理工大学材料学院教授、博士生导师，作为我国高能材料计算模拟领域的杰出代表，其学术成绩体现了基础与工程应用拓扑融合的表现特征。
本科与博士阶段在物理与聚集态物理专业的系统训练，奠定了其在材料局部结构与物理解析机制方面的重点基础。2012年法国原子能委员会（CEA）的培养联合经历，接触到国际尖端的极限条件材料研究平台，这对其后续研究方向的转型产生了关键影响。
在职业发展道路上，张教授在北京应用物理与计算数学研究所长达八年的科研积淀极为重要。该阶段的工作经历完成了从基础物理研究到含能材料工程应用的范式跨越：通过主持军委装备发展部、科技委等国家级项目，她将聚集态物理的微观分析方法创新性评价高能材料设计，形成了“物理驱动+计算模拟验证”的特色研究体系。2023年回顾北京理工大学材料学院教授后，其团队进一步强化了与兵器工业集团等应用单位的产学研合作，推动理论研究向实际工程转化。
学术荣誉方面，张教授先后获得国家优秀青年科学基金、邓稼先优秀青年科技奖提名，并担任《含能材料前沿》副主编，表现出报告学界学术贡献的广泛认可。值得注意的是，她在美国物理学会年会、NTREM含能材料国际研讨会等高层会议上的十余次特邀，了解到了其研究工作的国际影响力。
主要研究方向与成果分析
张教授团队的核心研究聚焦于含能材料的关键科学问题：结构稳定性的局部机制与极限条件下的响应规律。其主要成果在三个维度上具有突破性意义：
1. 新型稳定化箭头发现
2019年在《Journal of Physical Chemistry Letters》发表的酸诱导双芳香环稳定化研究，揭示了描述符环境对高能基团的稳定化作用机制。通过第一性原理计算，团队首次确认酸性环境可通过电子云调节使氮五环（环N5⁻）达到亚稳态，这一发现为设计非传统稳定含能材料提供了理论模型。
2. 热稳定性设计基准建立于
2020年发表于《ACS Central Science》的“分子桥接”理论（Molecular Bridging），系统阐述了分子间弱应答对材料热稳定性的增强效应。该研究提出了“π-π桥接密度”参数，被国际同行评价为“高能材料理性设计的重要工具”，相关成果导致ESI高被引论文。
3. 机器学习赋能材料研发
2021年《iScience》论文前期启动图神经网络评估含能材料的性能预测，构建了包含3000种余种化合物成功构效关系的数据库。该方法将新材料筛选效率提升近20倍，指导实验团队开发出爆速达到9.3公里/秒并热重新确定温度超过200℃的硫代二唑硝胺化合物（2022年）《化学工程杂志》。
这些成果的内在联系体现为：通过多学科模拟揭示基础→建立理论模型指导分子设计→结合驱动方法加速材料研发机制的数据创新链条。这种“启发-设计-验证”三位一体的研究范式，显着提升了含能材料研发的实效性。
研究方法与特色
张教授团队的方法体系论具有突出的跨学科特征：
1. 多维度建模技术
从量子维度的密度泛函理论（DFT）计算，到介观的分子动力学（MD）模拟，再到宏观的连续介质力学分析，团队构建了快速跨8个数量级的计算体系。例如在研究药物起爆过程时，采用ReaxFF反应力场实现百万原子级模拟，捕捉热点形成机制。
2. 基于LAMMPS、VASP等开源软件进行自主算法开发
团队开发了含能材料专用计算模块，获得3项软件著作权。其中针对晶体缺陷分析的DAC算法（Defect Analysis Code），可自动识别晶格畸变对爆轰性能的影响路径。
3. 机器学习融合
创新性活跃主动学习（Active Learning）策略引入材料研发：通过贝叶斯优化算法动态调整实验方案，在硫代二唑体系研究中，仅用17轮迭代即获得最优化分子结构型，较传统试错法效率提升5倍。
“物理模型+数据驱动”的双轮驱动模式，使得团队在“稳定-能量”这一世纪解决难题中取得突破。2023年出版的《氮离子富集含能材料》专着第三章，系统总结了其在氮基材料计算方面的理论框架，引起该研究体系已形成完整的方法论。
研究前沿与发展趋势
基于张教授团队最新研究成果与学术报告，未来研究方向呈现三大趋势：
1. 极端环境耦合条件效应研究
随着高超声速武器的发展，含能材料在超高温（>3000K）、强冲击（>50GPa）等多场耦合条件下的响应机制成为研究热点。团队正在构建考虑电磁场作用的扩展分子动力学模型，以揭示极端下化学键的断裂优先路径。
2. 绿色含能材料开发
针对传统含能材料的环境污染问题，团队在2022年硫代二唑体系研究中率先实现完全无高氯酸盐设计。未来将重点开发基于氮、氧、氟元素的新型环保氧化，结合生命周期评估（LCA）方法建立绿色性标准评价。
3. 数字孪生技术应用
北京理工大学在建的“含能材料数字孪生平台”，团队正探索实验-计算-制造的闭环优化系统。通过实时采集合成过程的原位光谱数据，结合强化学习算法动态调整工艺参数，有望将新材料研发周期缩短至3个月以内。
值得关注的是，张教授在2023年NTREM会议上提出了“智能含能材料”概念，强调将自智能、智能功能引入材料设计，这或将成为革新传统研发模式的重要方向。
对有意申请教授课题组的建议
对于意向申请者，建议从以下维度提升对比：
1. 基础工程
· 物理化学：重点掌握固体物理、化学关键理论、热力学相变知识
· 计算技能：熟练使用VASP、LAMMPS等计算软件，掌握Python数据处理
· 材料表征：了解DSC、XRD等分析手段的原理与数据解读
2. 关注前沿
·定期研读《Energetic Materials Frontiers》《燃烧与火焰》最新论文
·追踪DARPA发布的含能材料战略研究报告
·学习机器学习在材料科学中的应用案例（推荐Materials Project数据库）
3. 实践能力培养
·参与分子模拟竞赛（如MGI Hackathon）
·在导师指导项目下开展简单的ReaxFF模拟
·学习使用Materials Studio进行晶体结构优化
4. 学术视野拓展
·选修爆炸力学、计算材料学相关课程
·关注含能材料在航天推进、页岩气开采等新兴领域的应用
·了解一项重大科技专项（如美国JEMMP计划）
申请材料准备需特别注意：研究计划应体现对团队现有成果的深入理解，例如可提出将图神经网络评价某类含能材料的界面效应研究，并说明与张教授已发表工作的继承性与创新性。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
