胡振中

于清华大学土木工程系先后获得工学学士和工学博士学位。

现任清华大学深圳国际研究生院副教授,兼任中国图学学会理事、BIM专委会副主任等职务。

主要研究方向为土木与海洋工程信息技术、建筑与城市信息模型(BIM/CIM)、数字海洋和数字防灾技术。

教授工程硕士数学、土木与建筑工程CAE等4门课程。

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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BIM/GIS、物联网、数字孪生、人工智能等方面的研究经验,优先考虑在算法、大型软件系统或Web/App 开发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

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    2021年11月26日,Discharge of treated Fukushima nuclear accident contaminated water: macroscopic and microscopic simulations已发表在National Science Review上,这是对课题组同学和老师们厚德载物、严谨致学的充分肯定!NSR官微推送优质高效,体现了我国卓越领军期刊的超一流水平!感谢张建民院士的指导与支持,感谢编辑部和评阅人给予的高度评价!

    这项研究成果对于污染物长期扩散的预测、核污染水排放计划的合理应对以及后续放射性物质浓度的监测具有显著意义。未来,我们将继续深化研究,进一步探讨判断排放核污染水这一行为对于整个海洋和人类长远的影响,为国家乃至全球应对核污染水危机提供重要的决策支撑!

    注:National Science Review,2021年的影响因子为17.275,属于顶刊,卓越计划领军期刊。详情请见介绍视频

  • 2024-05-09

    Improving interoperability between architectural and structural design models: An industry foundation classes-based approach with web-based tools 在谷歌学术上他引次数破百。

    建筑项目通常涉及多名结构工程师,他们使用各种结构分析应用程序。这些应用程序和技术之间的互操作性不足,而且在结构工程领域针对互操作性问题仍然缺乏足够的调查研究。该文提出了一种基于IFC的统一信息模型与算法结合的新方法。该方法旨在实现建筑与结构模型之间的双向转换,以及多结构分析模型间的准确转换,通过API实现IFC架构工具的直接导出,并成功应用于四个大型实际项目。测试结果显示,该方法不仅成功完成了四个结构分析工具间的双向转换,还与直接链接工具的转换效果进行了比较,证明了其准确性和有效性。此外,该平台支持集中和远程协作,可在客户端/服务器和浏览器/服务器环境中运行,为建筑项目提供了强有力的技术支持。该文因其解决实际问题、技术创新、实证测试、广泛适用性以及对结构工程领域研究的推进,被广泛关注和引用。

    注:Automation in Construction,属于工程技术领域顶刊,目前影响因子为10.3。本人为论文第一作者和通讯作者。

  • 2024-05-06

    论文Fine-tuning vision foundation model for crack segmentation in civil infrastructures已发表在Construction and Building Materials期刊上。

    大规模的基础模型已成为深度学习的主流方法,然而在土木工程中,AI模型的规模受到严格限制。本研究引入了一种用于裂缝分割的视觉基础模型。采用适配和低秩自适应两种参数高效的微调方法对语义分割的基础模型进行微调:Segment Anything Model(SAM)。经过微调后,CrackSAM在不同场景和材料上展现出了出色的性能。为了测试所提出方法的零样本性能,我们收集、标注和开源了两组独特的与道路和外墙裂缝相关的数据集,共计810张图像。与十二种成熟的语义分割模型进行了比较实验。在含有人工噪声和之前未见过的数据集中,CrackSAM的性能远超所有最先进模型。CrackSAM在挑战性条件下,如昏暗光线、阴影、道路标线、建筑接缝等干扰因素下,表现出显著的优势。这些跨场景结果证明了基础模型卓越的零样本能力,并为土木工程中视觉模型的发展提供了新的思路。

    注:论文第一作者为2022级硕士生葛康,郭宇韬助理教授为通讯作者。研究成果得到国家自然科学基金和清华大学深圳国际研究生院跨学科研究与创新基金研究计划的资助。

  • 2024-03-24

    近日,华夏建设科学技术奖励委员会发布了“2023年度华夏建设科学技术奖”授奖项目名单,本人参与完成的《数字孪生驱动的城市地铁数字化建造关键技术及应用》项目,荣获2023年“华夏建设科学技术奖”二等奖

    "华夏建设科学技术奖"是国内住房城乡建设领域最有影响力的科技奖励之一,旨在表彰在建设行业中做出显著贡献的组织和公民,推动科技成果的应用和生产力转化,提高住房和城乡建设行业的整体技术实力。研究团队能够获此殊荣,充分体现了我们在数字孪生技术与城市地铁建设领域的技术实力和创新价值。未来,将不断完善我们的技术和方法,促进数字化转型升级的进程,为城市交通基础设施发展添砖加瓦。

    注:该项目由本人牵头,王玮、林佳瑞、邹东、张建平、郭宇韬、王洪东、崔力波、薛志刚、陈祥祥、伍震和章邦超为主要完成人共同完成。主要完成单位包括广州地铁集团有限公司、清华大学深圳国际研究生院、清华大学、广州地铁建设管理有限公司、中铁建华南建设有限公司、广州轨道交通建设监理有限公司、北京云建信科技有限公司。