沈春光、男、1992年1月生、工学博士、副教授、硕士研究生导师、元光学者启航B岗；发表Acta Materialia, Journal of Materials Science & Technology等高水平论文10篇。

一、 教育工作经历

2023.01-至今    河北工业大学 材料科学与工程学院 副教授

2022.07-2022.12 河北工业大学 材料科学与工程学院 讲师

2017.09-2022.04 东北大学    材料科学与工程学院   博士

2021.01-2022.01  KTH瑞典皇家理工学院      联合培养

2015.09-2017.07  东北大学   材料科学与工程学院  硕士

2011.09-2015.07 内蒙古工业大学 材料科学与工程学院  学士

二、 研究方向简介

1.以“材料基因工程思想”为核心，开展基于人工智能的钢铁材料计算设计；

2.增材制造钢铁材料的组织性能研究

三、 科研成果

1、 代表性科研项目

      无

2、 代表性学术论文（5篇代表作）

[1] Chunguang Shen, Chenchong Wang^*, Xiaolu Wei, Yong Li, Sybrand van der Zwaag, Wei Xu^*. Physical metallurgy-guided machine learning and artificial intelligent design of ultrahigh-strength stainless steel. Acta Materialia, 2019, 179: 201-214.

[2] Chunguang Shen, Chenchong Wang, Pedro E.J.Rivera-Díaz-del-Castillo^*, Dake Xu, Qian Zhang, Chi Zhang, Wei Xu^*. Discovery of marageing steels: machine learning vs. physical metallurgical modelling. Journal of Materials Science & Technology, 2021, 87: 258-268.

[3] Chunguang Shen, Chenchong Wang^*, Minghao Huang, Ning Xu, Sybrand van der Zwaag, Wei Xu^*. A generic high-throughput microstructure classification and quantification method for regular SEM images of complex steel microstructures combining EBSD labeling and deep learning. Journal of Materials Science & Technology, 2021, 93: 191-204.

[4] Chunguang Shen, Xiaolu Wei, Chenchong Wang, Wei Xu^*. A deep learning method for extensible microstructural quantification of DP steel enhanced by physical metallurgy-guided data augmentation, Materials Characterization, 2021, 180: 111392.

[5] 沈春光, 李虎威, 荆涛, 王晨充, 徐伟. 基于深度学习的带钢表面缺陷检测在小样本数据集的应用. 轧钢, 2022, 39(02): 82-86.

3、 科研获奖

1.博士研究生国家奖学金

2.沈阳市自然科学技术成果一等奖（学术论文）

3.瑞典钢铁协会Gerhard Von Hofstens基金

4.第五届材料基因工程高层论坛优秀墙报奖

5.第二届师昌绪先进材料论坛优秀墙报奖

4、 专利专著

1.徐伟; 沈春光; 黄健; 王晨充; 原家华 ; 一种基于物理指导的机器学习算法的钢铁材料设计方法, 2019-7-31, 中国, ZL 2019 1 0698739.7

四、 人才（荣誉）称号

河北工业大学“元光学者”

五、 社会兼职

无

六、 联系方式

邮箱：cgshen@hebut.edu.cn