【概况】

景国玺，男，教授/博导，天津市131创新人才计划第一层次人才，南安普敦大学访问学者。现工作于天津大学机械工程学院、先进内燃动力全国重点实验室，装备及动力可靠性团队负责人，长期从事结构可靠性理论与实践研究。先后主持国家重大基础研究项目、DEDP等国家级项目10余项，省部级、企业横向课题30余项，累计科研经费4000余万元。现为西安工业大学兼职教授、中国材料学会疲劳分会理事、江铃汽车特聘专家、北京汽车特聘专家、江滨活塞特聘专家。发表科研论文100余篇，申请国家发明专利20余项，软件登记10余项，起草行业标准3项，受邀在行业会议作报告20余次，获省部级等奖项5项，担任国际疲劳等期刊审稿专家。已培养硕博士研究生50余名。其中，发动机活塞技术已应用于国内多个企业累计650余款产品，实现产值超50亿。 主要研究方向为： （1）AI算法驱动的结构可靠性设计与评价方法 （2）融合AI算法的结构可靠性软件自主开发 （3）基于AI的材料可靠性大数据分析与模型表征 （4）结构可靠性机电一体化设备研制 （5）新能源汽车动力传动系统NVH技术研究 欢迎车辆工程、能源与动力、力学、机械工程、化工机械等相关学科背景的学生推免或者报考本人的硕士研究生、博士研究生。

【教育背景】

2002/09-2006/06，西南交通大学机械工程学院，工学学士 2006/09-2011/06，浙江大学能源与机械学院，工学博士

【学术经历】

2011/07-2019/11，中国北方发动机研究所，研究员 2016/02-2017/01，英国南安普敦大学，访问学者 2019/12-2025/09，河北工业大学机械工程学院，博导；新能源汽车研究中心主任、天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室主任、河北省跨尺度智能装备实验室副主任 2025/10至今，天津大学，教授/博导

【讲授课程】

《热工基础》《汽车动力系统原理》《混合动力汽车技术》《车辆驾驶》《方程式赛车设计》《汽车安全与可靠性技术》《AI驱动的可靠性工程理论与实践》

【教学成果】

指导30余名本科生毕业设计，5名学生获得优秀毕业设计 指导本科生授权发明专利1项，CSCD论文2篇，软件著作权2项

【研究方向】

（1）AI算法驱动的结构可靠性设计与评价方法 面向高端装备与动力领域，深度融合机器学习、深度学习与大数据分析技术，开展机械结构智能建模、动态可靠性优化设计、结构疲劳损伤与全寿命预测、工程零部件疲劳强度评估、零部件应力应变测试与疲劳试验技术、燃料电池关键结构疲劳可靠性评估等研究工作，为解决我国装备及企业面临的产品可靠性问题提供理论和技术支撑。培养兼具AI技术应用与机械工程创新的复合型人才，欢迎机械、计算机、力学、车辆等学科学生申报。 （2）融合AI算法的结构可靠性软件自主开发 针对国外软件“卡脖子”难题，基于Python语言自主开发紧固件连接智能设计与校核系统、先进材料力学性能表征与数据处理系统、结构疲劳寿命预测软件等自主软件；促进知识产权转化，为企业提供软件工具支持。其中，通用结构疲劳软件（包含高周疲劳、低周热机械疲劳、振动频域疲劳和焊接疲劳四款软件）达到国际商软同等水平，完全实现替代，相关软件已应用到国内多家企业。可培养学生利用现代先进设计开发工具解决实际工程问题和软件开发的能力。 （3）基于AI的材料可靠性大数据分析与模型表征 突破了车辆及动力结构可靠性基础数据测试与表征技术，实测并构建了国内最大的发动机和车辆结构本体材料可靠性大数据，为车辆及动力结构可靠性评价奠定了数据基础。完成了从最小缸径56mm到最大缸径920mm发动机本体力学性能测试（从实物构件上取样）和表征研究工作，完成汽车常用50种材料耐久性能测试和55种金属/非金属材料车辆碰撞条件下性能测试，为车辆和动力装备可靠性设计与评价奠定了数据基础。基于以上实测可靠性数据和AI算法开展材料本构模型、寿命预测模型等研究。致力于开发基于AI技术的我国材料可靠性数据软件。 （4）结构可靠性机电一体化设备与仪器研制 已开发机械零部件疲劳试验台、基于电磁加热或燃气的热端部件热疲劳试验台、震荡冷却传热试验台、重型轴承摩擦磨损试验台、扭转疲劳试验系统、EGR冷却传热试验台、高效油气分离试验台、多变量信号采集系统、声学模拟器等机电一体化设备，同时开发电动增压器、涡轮转子系统动力学试验台等，为科研提供试验条件，可为企业定制开发相关产品、试验设备和仪器。 （5）新能源汽车动力传动系统NVH技术研究 主要开展动力总成、电驱动系统、燃料电池空压机等振动噪声预测、传递路径分析、NVH控制技术研究，开展动传系统空气动力学噪声产生机理及控制技术研究，开展振动噪声信号处理理论与方法研究，为提升车辆与工程机械NVH性能奠定基础。

【学术兼职】

International Journal of Fatigue、Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures、内燃机学报、内燃机工程、车用发动机、机械强度等国际期刊审稿专家； 车用发动机编委、西安工业大学兼职教授、中国材料学会疲劳分会理事、内燃机学会测试分会理事等。

【科研项目及成果】

（1）**振动响应机制研究，>300万元，国家级，在研，项目负责人 （2）**连杆定寿研究，>50万元，国家级，在研，项目负责人 （3）基于AI的多材料车身连接性能仿真参数协同预测技术研究，>200万元，企业课题，在研，项目负责人 （4）活塞热负荷试验台开发，>200万元，企业课题，在研，项目负责人 （5）活塞耐久磨损试验台开发，>200万元，企业课题，在研，项目负责人 （6）甲醇发动机活塞开发与试验，>50万元，企业课题，在研，项目负责人 （7）**高可靠性设计和验证关键技术，>200万元，结题，国家级，项目负责人 （8）**高温合金活塞，>100万元，结题，国家级，项目负责人 （9）**结构协调匹配设计技术研究，>1000万元，结题，国家级，项目负责人 （10）**力学性能测试与工程应用研究，>1000万元，结题，国家级，项目负责人

【代表性论著】

[1]Y. Fu, G. Jing, X. Yang, X. Sun, T. Ma, and G. Chen, “ Physical Hierarchical Neural Network for Thermomechanical Fatigue Life Prediction of Compacted Graphite Cast Iron,” Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures (2026): 1–18 [2]Jing G , Jia J , Chen G ,et al.Scale-dependent strain rate sensitivity constitutive model and fracture damage prediction for DP600[J].Journal of Constructional Steel Research, 2026, 238(c):110168. [3]Ma T , Jing G , Sun X ,et al.Low-Cycle and Thermomechanical Fatigue Life Prediction Method for Compacted Graphite Iron Based on Small-Sample Physics-Informed Neural Networks[J].Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures, 2025, 48(9):3999-4016. [4]Guoxi Jing, Libin Zhao, Teng Ma, Yi Han, Guang Chen, Jiawen Wang, Qiqiang Tong. Failure analysis and pin hole profile optimization design of combined piston for marine diesel engine based on Kriging model and NSGA-Ⅱ algorithm[J]. Engineering Failure Analysis, 2024: 108505. [5]Guoxi Jing, Chengbo Hu, Yanzhou Qin, Xiuxiu Sun,Teng Ma . Complex mechanisms of PEMFC performance variations influenced by both structural deformation and contact resistance under the clamping force[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2024, 58: 137-148. [6]Guoxi Jing, Tian Ma, Zengquan Wang, Yafei Fu, Guang Chen, Teng Ma, Xiuxiu Sun. Physical hierarchical neural network for low cycle fatigue life prediction of compacted graphite cast iron based on small data[J]. International Journal of Fatigue, 2024, 188: 108509. [7]Guoxi Jing, Shubo Li, Sen Xiao, Tian Ma, Zhenguo Lyu, Shuai Sun, Haitao Zhou. Research on fatigue reliability assessment of engine cylinder head based on neural network. International Journal of Fatigue, 2023: 107800. [8]Guoxi Jing, Shuai Sun, Teng Ma, Shubo Li, Tian Ma, Junchao Wei, Jian-Chao Pang. Prediction of thermomechanical fatigue life in RuT450 compacted graphite cast iron cylinder heads using the Neu/Sehitoglu model[J]. Engineering Failure Analysis, 2024, 156: 107767. [9]Guoxi Jing, Tian Ma, Teng Ma, Shubo Li, Guang Chen, Xiuxiu Sun, Shuai Sun. Research on a creep constitutive model of compacted graphite cast iron and its parameter identification method[J]. Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures, 2024, 47(5): 1546-1565. [10]Guoxi Jing, Yongtao Yu, Xiuxiu Sun, Jiangang Sun. Calibration and application of damage and rate-dependent constitutive model for SPCE steel[J]. Journal of Constructional Steel Research, 2023, 211: 108174. [11]Guoxi Jing, Zhenguo Lyu, Yipeng Liu, Sen Xiao, Haaitao Zhou, Shubo Li. Reliability study for diesel engine cylinder head through fatigue failure analysis and structural optimization. Engineering Failure Analysis, 2022, 142: 106768. [12]Guoxi Jing, Shubo Li, Guang Chen, Junchao Wei, Sun Shuai, Junhai Zhang. Research on Creep Test of Compacted Graphite Cast Iron and Parameter Identification of Constitutive Model under Wide Range of Temperature and Stress. Applied Sciences, 2022, 12(10): 5032.