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若干名和博士后2名。

    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!感谢清华大学海洋工程研究院院长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、核废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废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废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

  • 2022-11-11

    A hybrid data mining approach on BIM-based building operation and maintenance被引量已破百。

    在建筑物的运行和维护阶段,每天都会产生大量的数据。这些积累的数据有可能提供有助于改善设施管理的深层信息。在一些研究中,建筑信息模型/建模(BIM)技术已被证明在运维管理中具有潜力,使存储大量数据成为可能。然而,数据记录复杂、不直观,人工输入不准确,给当前运维中信息的充分利用带来了困难。该研究是针对大型建筑在运维期的数据格式复杂、无法充分利用的问题,提出了一套可精准获取有用信息并检测异常运维记录的混合数据挖掘方法。该文是最早报道BIM数据集上的数据挖掘算法应用、服务于大型建筑运维工程的论文之一,其中针对运维数据的混合挖掘方法具有很强的通用性,因此在发表后被广泛关注和引用,包括多篇SCI顶刊的综述论文。

    注:Building and Environment,属于工程与环境科学领域顶刊,目前影响因子为7.093。论文第一作者为清华大学土木工程系2015级硕士生彭阳,本人为通讯作者。

  • 2022-10-31

    《基于 BIM 的工程管理信息技术研究展望》已发表在《工业建筑》期刊上。

    本文针对工程管理信息技术如何发展问题,分别从工程数据的组织与处理以及挖掘与分析这两个方面对 BIM 相关研究进行总结与归纳,包括 IFC 标准、多尺度信息模型、模型轻量化技术,以及工程领域数据挖掘的关键步骤与典型方法。在此基础上,对 BIM 与工程信息技术面临的瓶颈问题进行分析,并指出和探讨了三个未来主要的发展方向:工程领域数字孪生、城市信息模型、工程领域知识图谱,为进一步的研究与技术应用提供参考。

    注:研究成果得到国家重点研发计划项目与国家自然科学基金项目的资助。

  • 2022-10-20

    Maturity Assessment of Intelligent Construction Management已在线发表在Buildings上。

    目前已有多种智能化技术被应用在施工管理中,然而还没有针对施工管理智能化成熟度的评价方法和体系。本研究通过文献综述、问卷调查、专家讨论和案例分析,制定了智能施工管理(Intelligent Construction Management, ICM)成熟度评价体系,包括含有5个评价维度和20个评价指标的ICM成熟度评分表,ICM成熟度等级和各维度雷达图,可供建筑企业评估自身的ICM成熟度。本研究还提出了可供不同ICM成熟度的建筑企业提高自身ICM成熟度的改进方法。此外,本研究还讨论了ICM在目前和短期内的发展方向,值得建筑行业关注与参考。

    注:Buildings,是工程技术领域期刊,属于Q2区SCI期刊,2022年的影响因子为3.324。论文第一作者为课题组硕士生林超,清华大学土木工程系林佳瑞为通讯作者。