个人简历

教育与工作经历
2019.5-至今 教授，大连理工大学，中国
2017.11-2019.4 副教授，大连理工大学，中国
2015.1-2017.10 研究科学家，阿卜杜拉国王科技大学（KAUST），沙特
2010.8-2014.12 博士后，阿卜杜拉国王科技大学（KAUST），沙特
2006.9-2010.7 博士，西北工业大学（导师：崔俊芝院士）
2003.9-2006.7 硕士，西北工业大学（导师：崔俊芝院士）
1999.9-2003.7 学士，西北工业大学
代表性研究项目
1. 中组部第十五批“千人计划”青年项目
2. 国家自然科学基金面上项目：高速冲击破坏的近场动力学与连续介质力学耦合模型及其算法研究
参与指导学生（国外留学期间参与指导博士研究生三人，硕士研究生一人）：
1. 2010.09-2014.01, 博士生Yan Azdoud, 指导其开展近场动力学数值算法研究。（该生毕业后被推荐到美国约翰霍普金斯大学从事博士后研究工作。）
2. 2014.01-2018.03, 博士生Angel Mora, 指导其开展导电纳米复合材料的建模与模拟研究。
3. 2015.09-2017.06, 硕士生Thirupathi Maloth, 指导其开展高导电纳米银线网络的建模与模拟研究。（该生毕业后被推荐到美国约翰霍普金斯大学攻读博士学位。）
4. 2016.04-Now, 在读博士生Yongwei Wang, 指导其开展近场动力学理论及其应用研究。
参与完成的科研项目
1. 2005-2009 国家自然科学基金重大项目(10590353)：“高聚物成型加工与模具设计中的关键力学和工程问题”中课题“材料及制品性能预测的多尺度模型和计算方法”。
2. 2005-2010 国家重点基础研究计划项目(2005CB321704)：高性能科学计算研究-材料物性的多物理多尺度计算研究。
3. 2010-2015 项目题目：探索下一代计算技术：近场动力学；支持单位：沙特阿卜杜拉国王科技大学
4. 2015-2017 项目题目：导电纳米复合材料微结构优化；支持单位：沙特基础工业公司（SABIC，中东最大石化产品制造公司）。

个人研究成果简介
1．近场动力学理论(Peridynamics)与耦合技术（详见微信公众号：近场动力学PD讨论班）：
近场动力理论是国际上新兴的固体力学理论体系，主要用于结构及其材料的破坏过程模拟，在航空航天、装备制造、岩土工程、海洋工程、材料科学与工程等领域具有重要应用前景！
2. 计算机几何建模技术
3. 三维复杂网格生成技术
4．C, C++, FORTRAN语言和计算力学软件设计：
本人长期从事计算力学与算法研究，编制大量的C++程序并开发相应的软件模块，具有并行程序开发与高性能计算等经验
授课信息
工程数值方法 /2019-2020 /夏学期 /36课时 /2.0学分 /1040141060
工程数值方法 /2018-2019 /夏学期 /36课时 /2.0学分 /1040141060

研究领域

研究方向
近场动力学理论
结构及其材料的损伤和断裂模拟
多尺度和多物理场计算""

近期论文

[1] A. Mora,韩非,G. Lubineau.Computational modeling of electrically conductive networks formed by graphene nanoplatelet–carbon nanotube hybrid particles[J],Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering,2018,26:35010-35031
[2] A. Mora,韩非,G. Lubineau.Estimating and understanding the efficiency of nanoparticles in enhancing the conductivity of carbon nanotube/polymer composites[J],Results in Physics,2018,10:81-90
[3] 韩非,Thirupathi Maloth,Gilles Lubineau,Recep Yaldiz,Amit Tevtia.Computational Investigation of the Morphology, Efficiency, and Properties of Silver Nano Wires Networks in Transparent Conductive Film[J],Scientific Reports,2018,8:17494-14
[4] 韩非.A morphological investigation of conductive networks in polymers loaded with carbon nanotubes[J],Computational Materials Science,2017,130:21-38