龙滔 博士后/助理研究员 （合作导师：管鹏飞 研究员）

办公地址：中国科学院大学材料学院遍观楼1218-19
邮箱：longtao@nimte.ac.cn

研究方向：

基于领域知识与机器学习融合的非晶材料微观结构及塑性行为演化机制建模研究

教育科研经历：

2014.9-2018.6   吉首大学  数学与统计学院   数学与应用数学(师范)  学士
2019.9-2022.6   湘潭大学  数学与计算科学学院       数学         硕士
2022.9-2025.12  湘潭大学    机械工程与力学学院     力学          博士
2026.1-至今    中国科学院宁波材料技术与工程研究所    助理研究员/博士后

科研项目：
国家自然科学基金，面上项目（52471184），参与，在研。

代表性论文：
[1]Tao Long, Zhilin Long, Bo Pang, A predictor-corrector inverse design scheme for property-composition prediction of amorphous alloys[J]. Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 2025, 35: 169-183.
[2]Tao Long, Zhilin Long, Bo Pang, Uncovering the microstructural origins of shear transformation events in metallic glasses: Insights from combining knowledge and data[J]. Journal of Non-Crystalline Solids, 2025, 653: 123419.
[3]Tao Long, Zhilin Long, Bo Pang, An end-to-end explainable graph neural networks-based composition to mechanical properties prediction framework for bulk metallic glasses[J]. Mechanics of Materials, 2024, 191:
[4] Tao Long, Zhilin Long, Zheng Peng, Rational design and glass-forming ability prediction of bulk metallic glasses via interpretable machine learning[J]. Journal of Materials Science, 2023, 58(21): 8833-8844.
[5] Tao Long, Zhilin Long, Bo Pang, et al, Overcoming the challenge of the data imbalance for prediction of the glass forming ability in bulk metallic glasses[J]. Materials Today Communications, 2023, 35: 105610.
[6] Tao Long, Yuexin Yu, Stability analysis of implicit-explicit θ-methods for composite stiff neutral functional differential equations in Banach space[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2023, 419: 114760.