负责AI与CAE仿真融合技术研发，包括数据驱动仿真、代理模型、降阶模型、仿真结果智能预测与优化等
基于有限元/有限体积/计算流体力学（FEM/CFD）等方法，构建AI模型替代/加速传统CAE求解，提升仿真效率与精度
处理仿真数据（结构、热、流体、电磁等），完成数据清洗、特征工程、数据集构建与模型训
参与仿真软件二次开发，实现AI算法与CAE流程深度集成
与结构、流体、材料、控制等工程师协作，将AI模型落地到产品设计、性能优化、数字孪生等场景
跟踪国内外AI for Science、工程仿真前沿进展，形成技术方案与专利成果