刘百川

个人信息Personal Information

讲师

硕士生导师

教师拼音名称:liubaichuan

出生日期:1990-05-06

电子邮箱:

入职时间:2026-04-22

学历:研究生(博士)毕业

性别:男

学位:博士学位

在职信息:在职

毕业院校:吉林大学

学科:车辆工程

其他联系方式Other Contact Information

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邮箱 :

个人简介Personal Profile

刘百川,男,19905月生,中共党员,工学博士(吉林大学车辆工程专业,师从王登峰教授),硕士研究生导师,主要研究方向为汽车轻量化与先进复合材料,聚焦碳纤维复合材料(CFRP)及其金属混杂结构在车身承载件与被动安全部件中的应用。

博士期间全程依托国家级科研项目开展研究。此前曾在中国中车长春轨道客车股份有限公司担任系统级车体设计工程师(2017—2020年),作为项目骨干参与京张智能高铁、时速400公里复兴号动车组、时速200公里城际动车组、武汉地铁3号线延长线等国家重大工程的车体研发,长期负责钢/铝车体结构的疲劳性能、碰撞安全与轻量化设计,兼具学术深度与工程落地能力。

 

科研成果与学术成就

导师已围绕碳纤维复合材料车身结构与被动安全方向形成体系化的成果积累,涵盖高水平论文、发明专利、行业标准、参编著作与国家级项目,可作为研究生阶段科研训练的直接参照与支撑平台。

(一)学术论文

发表SCI论文5

1. Oblique Compression Instability Prediction and Crashworthiness Design for Hybrid Tube. INT J MECH SCI 2025; 296:110292. 中科院 1 区 TOP;IF 7.3.

2. Theoretical prediction model for the compressive behavior of the hybrid tube considering compression angle. POLYM COMPOSITE 2024;45(12):11223-112410. 中科院 2 区;IF 5.2.

3. Investigation into design strategy of aluminum alloy-CFRP hybrid tube under multi-angle compression loading. INT J MECH SCI 2023;248:108207. 中科院 1 区 TOP;IF 7.3.

4. Crashworthiness analysis of variable thickness CFRP/Al hybrid multi-cell tube. INT J MECH SCI 2024;266:108959. 中科院 1 区 TOP;IF 7.3.

5. Carbon/Basalt Fibers Hybrid Composites: Hybrid Design and the Application in Automobile Engine Hood. Polymers 2022;14:2073-4360. 中科院 2 区;IF 5.0.

6. Research on the Prediction of Oblique Compression Instability and Lightweight Design Method of CFRP/Al Hybrid Multi-cell Tube[C]//中国汽车工程学会.第三十一届中国汽车工程学会年会论文集(2).DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.052608.

专利

获国家发明专利4项:

l 一种可调节正负泊松比的预碰撞装置及控制方法;

l 可主动控制吸能盒压溃变形的汽车预碰撞装置及控制方法;

l 一种可承受斜向冲击的主动吸能结构及控制方法;

l 基于机器学习的仿生自相似分层结构性能预测方法。

(三)标准与著作

l 参与编撰行业标准 T/CSAE 209-2021《热固性碳纤维复合材料汽车前机舱盖板技术条件》;

l 参编著作《低碳汽车与材料》。

(四)科研项目

l "十四五"国家重点研发计划项目:电动载货车多材料底盘结构轻量化关键技术开发(项目骨干)——提出基于车联网大数据的用户行驶工况统计分析与车架载荷谱表征方法,构建铝合金车架疲劳寿命高精度预测方法;

l 广西科技重大专项课题:新能源汽车车身与底盘零部件轻量化设计方法研究(项目骨干)——提出车身轻量化选材赋权方法,实现车身结构-材料-性能一体化轻量化设计;

l 企业重大工程:京张智能高铁、时速400公里复兴号动车组、武汉地铁3号线延长线等车体设计项目(结构疲劳、碰撞安全与轻量化研发)。


  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
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