CSST Chair of Computational Science and Simulation Technology
30167 Hannover
CSST Chair of Computational Science and Simulation Technology
Das Hauptforschungsgebiet von Prof. Xiaoying Zhuang ist Computational Mechanics und Machine Learning für die Modellierung und Gestaltung neuartiger photonischer Systeme, Metamaterialien und Nanostrukturen. Sie hat zahlreiche innovative und robuste numerische Methoden entwickelt, einschließlich Level-Set-Methoden, Partition-of-Unity-Methoden (wie mesh-freie Methoden, XFEM-Formulierungen, Phantomknoten-Methoden und Finite-Cover-Methoden), Multiskalen-Methoden, Phasenfeld-Modellen und fehlergesteuerten adaptiven Methoden, die entwickelt und implementiert wurden. Sie hat auch Erfahrung mit gekoppelten (hydro-mechanischen, thermo-mechanischen, thermo-hydro-mechanischen und elektro-mechanischen) Problemen, Unsicherheitsanalysen / Unsicherheitsquantifizierung sowie inversen Methoden und Optimierungsprozessen. Sie hat innovative numerische Methoden angewendet, um komplexe Probleme in der Ingenieurwissenschaft, Festkörperphysik und Materialwissenschaft zu lösen. Der Forschungsschwerpunkt des Sofja Kovalevskaja-Projekts, das von der Humboldt-Stiftung finanziert wird, ist die Modellierung, Optimierung und Entwicklung von Polymerverbundwerkstoffen. Ihr laufendes ERC-Starting-Grant-Projekt konzentriert sich auf die Optimierung und Entwicklung von piezoelektrischen und flexoelektrischen Nano-Energieumwandlern.