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课题组将招收博士、硕士和博士后，长期有效。

关于博士硕士招生有以下三点要求：1）应具有工程学科背景，并对信息技术有浓厚兴趣，即将或已取得相关的学士或硕士学位；2）应具有较强的技术背景，包括但不限于海洋工程结构分析、海洋环境数值模拟与预测、海洋数字孪生等方面的研究经验，优先考虑在数值算法、工业软件开发或高性能计算方面有研究或实践经验的申请者；3）应具有较高的自我激励能力，良好的英语书面和口语沟通能力，以及独立工作能力。

关于博士后招聘还应满足以下两点：1）年龄35岁以下，获得博士学位3年以内；2）研究方向为土木工程信息技术、海洋环境信息建模及应用、数据驱动知识发现及应用等相关方向。（注：博士后申请者经过初步筛选后需进行面试，并作半小时学术报告，包括博士期间的主要研究工作内容及未来博后工作设想。）

有意向者请将个人简历、成绩单及工作设想等材料发送至邮箱：hu.zhenzhong@sz.tsinghua.edu.cn。详情可查看课题组博士硕士招生、课题组博士后招聘。

2026-08-19

课题组发表的论文A digital twin-based framework for simulation and monitoring analysis of floating wind turbine structures在谷歌学术上的他引次数突破百次。值得注意的是，仅今年至今，该文已获得38次引用。

该研究成果备受学界关注，主要因其切中了海上风电发展的技术痛点。针对浮式风机在设计、运维中面临的多源异构数据管理难题，研究提出了一种基于数字孪生的统一框架。通过三维模型实现传感器数据的实时同步与反演，有效解决了风机全生命周期的数据整合与仿真分析挑战。与此同时，研究构建的技术体系路径清晰、经工程实证，具备较强的方法参考价值与场景拓展性。

未来，团队也将持续推进技术落地，深化数字孪生框架在复杂海洋环境下的高精度感知与预测性维护研究，推动数字孪生技术在海上风电全生命周期中的工程化应用，为深远海风电开发的安全与效率提升提供更坚实的技术支撑。

2026-08-17

近日，清华大学主办的《海洋（英文）》（Ocean）期刊正式被EuroPub数据库（欧洲学术出版中心数据库）收录。期刊主编为挪威科技大学Torgeir Moan院士、中国科学院王中林院士与清华大学张建民院士。

EuroPub数据库是欧洲知名的综合性、多学科开放获取学术期刊索引库，覆盖自然科学、工程技术、社会科学等多个领域，目前收录有27000余本活跃、权威期刊的索引记录和70万余篇文章，多数期刊同时被Web of Science、Scopus索引。此次入选EuroPub数据库，标志着Ocean期刊在国际化传播与学术影响力建设方面迈出了坚实的一步，也为全球海洋领域研究成果搭建了更为广阔的国际学术交流平台。

Ocean聚焦海洋科学、海洋工程、海洋科技领域相关的最新研究进展，涵盖海洋生物学、海洋地球科学、海洋自动化与机器人技术、海底工程等方向。我们诚邀具有引领性、创新性和实用性的海洋领域相关文章的投稿，共同促进海洋领域学科发展和科技创新！

投稿链接：https://mc03.manuscriptcentral.com/ocean。

2026-08-12

论文Nonlinear Vortex-Induced Vibrations of Fluid-Conveying Pipes with Gravity-Induced Slight Initial Curvature已发表在期刊Materials上。

涡激振动（VIV）是导致海底管道疲劳失效的主要原因之一，近年来引起了研究人员的广泛关注。已有研究多聚焦于理想化的直管，对自由跨段输流管道因重力引起的微小弯曲考虑较少。本文建立了一个考虑轴向拉伸效应和重力引起的初始微小曲率的理论模型，基于哈密顿原理推导控制方程，并采用范德波尔方程模拟流固耦合作用。结合伽辽金法和龙格-库塔法求解振动响应。通过与已有文献的响应曲线及分岔图对比，验证了模型精度。研究发现重力诱导微曲使VIV响应模态降低。管道的静态变形随轴向张力增大而减小，随内流速度增大而增大；在相同外部流速下，初始变形降低了主振频率，并使振动响应由准周期运动转变为周期性运动。  

注：Materials属于Q2区工程技术领域期刊，2026年影响因子为3.7。论文第一作者为海洋石油工程股份有限公司张彬，李孙伟老师为通讯作者。研究成果得到广东省基础与应用基础研究基金及深圳鹏瑞青年教师项目的资助。

2026-07-10

近日，期刊Engineering Structures编辑部公布了2026年度第一期Editor's Featured Paper获奖论文。其中，发表于该期刊2026年第353-C卷的论文“Deep learning-based realtime multiload response prediction and inverse analysis of offshore bridges”荣获该奖，论文作者还包括硕士生孙竹妤、郭宇韬副教授、博士生葛康以及南方科技大学侯超副教授。

研究团队针对海上桥梁在复杂海洋环境中运行，传统基于有限元方法的时程分析与非线性模型更新计算量大、耗时长，难以满足实时分析需求的难题，突破现有方法在计算效率与精度间难以兼顾的局限，提出深度融合结构特性与海洋耦合动力荷载的深度学习跨海桥梁预测模型，实现了毫秒级高精度非线性动力响应预测。在此基础上，进一步构建可微结构反演框架，将代理模型与梯度优化算法有机耦合，实现结构损伤快速识别与模型校准。研究成果为海上桥梁的高效结构分析与实时健康监测提供了智能化技术手段，推动了深度学习在海洋结构工程中的应用发展。

注：Engineering Structures是Elsevier（爱思唯尔）旗下工程技术领域的权威期刊，创刊于1978年，为中国科学院1区TOP期刊，2026年影响因子为7.6。本次颁发的Editor's Featured Paper奖项，由期刊主编、副主编团队从内容创新性、研究成果应用性、文章写作质量等方面进行综合评价并评选，覆盖2026年3月至4月出版的Vol.350至Vol.353-C各卷，分设亚太区、欧洲区和美非区。