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谢信亮

作者: 摄影: 审核: [发表时间]:2020-03-18 [来源]: [浏览次数]:
基本信息

姓  名:

谢信亮

出生年月:

1990

职  称:

教授

E-mail:

xinliang.xie@njtech.edu.cn

办公地点:

南京工业大学丁家桥校区科创大厦A11

个人简介

近年来,主要从事固态金属增材制造技术(冷喷涂、搅拌摩擦增材)以及激光3D打印技术基础和应用研究,在相关领域发表SCI论文28篇,以第一/通讯作者发表高水平SCI论文15篇,他引600余次。受邀并完成英文专著章节撰写,在J. Mater. Sci. Technol.发表长篇综述性论文1篇。主持国家自然科学青年基金项目和江苏省自然科学基金面上项目各1项,参与完成欧洲和国内其他科研项目4项,获中国发明专利2件。

学缘情况和工作经历

2009-2013  

上海大学

本科/学士

2013-2016

上海大学

研究生/硕士

2016-2019

法国勃艮第-弗朗什孔泰大学

研究生/博士

2016-2019

法国里尔大学

联合培养

2020-2021

比利时天主教(法语)鲁汶大学

博士后

2022-至今

南京工业大学  

副教授

主要研究方向

1、金属增材制造(3D打印)技术

2、金属增材制造高性能材料极端服役行为研究

代表性论文

[1] Xinliang Xie*, Gang Ji, Chaoyue Chen, Zhe Chen, Yan Wang, Hanlin Liao, Achieving simultaneously improved tensile strength and ductility of a nano-TiB2/AlSi10Mg composite produced by cold spray additive manufacturing, Composites Part B: Engineering, 202(2020), 108404

[2] Xinliang Xie*, Shuo Yin, Rija-nirina Raoelison, Chaoyue Chen, Christophe Verdy, Wenya Li, Gang Ji, Hanlin Liao, Al matrix composites fabricated by solid-state cold spray deposition: a critical review, Journal of Materials Science & Technology, 86(2021),20-55

[3] Chaoyue Chen, Xinliang Xie* (通讯作者), Yingchun Xie, Marie-Pierre Planche, Sihao Deng, Gang Ji, Eric Aubry, Zhongming Ren, Hanlin Liao, Cold spraying of thermally softened Ni-coated FeSiAl composite powder: Microstructure characterization, tribological performance and magnetic property, Materials & Design, 160 (2018), 270-283.

[4] Xinliang Xie, Yu Ma, Chaoyue Chen, Gang Ji, Christophe Verdy, Zhe Chen, Sheng Yuan, Bernard Normand, Shuo Yin, Hanlin Liao. Cold spray additive manufacturing of metal matrix composites (MMCs) using a novel nano-TiB2-reinforced 7075Al powder. Journal of Alloys and Compounds, 819 (2019) 152962.

[5] Xinliang Xie, Chaoyue Chen, Yingchun Xie, Zhongming Ren, Eric Aubry, Gang Ji, Hanlin Liao, A novel approach for fabricating Ni-coated FeSiAl soft magnetic composite via cold spraying, Journal of Alloys and Compounds, 749 (2018), 523-533.

招生方向

1、金属增材制造(3D打印)   

2、金属增材制造材料服役性能

3、机器学习在材料设计中的应用