个人简介
王冰川，江西高安人， 博士，特聘副教授，硕士生导师；2013年和2016年分别本科和硕士毕业于中南大学信息科学与工程学院（导师：王勇教授），2019年博士毕业于香港城市大学系统工程与工程管理系（导师：李涵雄教授）；获湖南省自然科学二等奖 (2021，2/4)；主持国家自然科学基金和湖南省自然科学基金各1项；发表JCR1区论文20余篇，其中以第一/通讯作者发表IEEE Transactions论文11篇；担任湖南省系统仿真协会副理事长，国家自然科学基金通讯评审专家，教育部学位论文通讯评审专家，教育部第五轮学科评估通讯评审专家，广东省科技厅通讯评审专家；IEEE SMC会议Associate Editor，IEEE TEVC, TIE, TCyb, TSMCA, TII, TETCI, TVT, TTE, Information Sciences, Swarm and Evolutionary Computation和Knowledge-Based Systems 等期刊审稿人；课题组主页：https://intleo.csu.edu.cn/index.html
主要研究方向为智能学习和优化、人工智能与新能源交叉融合及应用。一方面专注研究结合物理信息的深度学习网络在新能源系统综合控制、储能系统建模、电池管理等方面的应用；另一方面研究智能优化算法及其在锂离子电池及能源调度方面的应用。欢迎具有良好数学背景和编程基础，特别是自动化，计算机，化工和能源等专业的同学报考研究生。期待优秀的同学加入，能力突出者可推荐至香港城市大学、新加坡南洋理工等交流学习，留学深造。
指导学生及合作者
邓海鹏（李涵雄老师博士生，合作）
[1] Physics-Dominated Neural Network for Spatiotemporal Modeling of Battery Thermal Process, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Major revisions.
何诗慧（2018级硕士，共同指导，快手科技）
[1] Y. Wang, S.-H. He, and B.-C. Wang. Evolutionary sensor placement for spatiotemporal modeling of battery thermal process. IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 18, no. 4, pp. 2223-2232, 2022.
水忠益（2018级本科，西湖大学博士生）
[1] Z.-Y. Shui, X.-H. Li, Y. Feng, B.-C. Wang, and Y. Wang. Combining reduced-order model with data-driven model for parameter estimation of lithium-ion battery. IEEE Transactions on Industrial Electronics, in press, , 2022.
[2] B.-C. Wang, Z.-Y. Shui, Y. Feng, and Z. Ma. Evolutionary algorithm with dynamic population size for constrained multiobjective optimization. Swarm and Evolutionary Computation, vol. 73, no. 101104, pp. 1-14, 2022.
刘新苗（2018级本科，百度科技）
何彦伯（2021级硕士）
[1] 两阶段代理模型辅助参数估计方法及系统，发明专利，受理
[2] Physics-reserved spatiotemporal modeling of battery thermal process with partial knowledge, submitted to IEEE for possible publication.
[3] Spatiotemporal physics-enhanced multifidelity deep learning for modeling of distributed parameter systems, working paper.
郭晶晶（2021级硕士）
[1] A two-stage adaptive penalty method based on co-evolution for constrained evolutionary optimization, Complex & Intelliigent System, Major revisions.
[2] A general constraint handling framework for constrained multiobjective optimization, working paper.
吉振东（2021级硕士）
[1] Combining physics and data through deep learning for modeling of electrochemical process of lithium-ion batteries, working paper.
毛阳阳（2022级硕士）
[1] 一种电池热过程时空建模预测方法、系统、设备及介质，发明专利，授权
[2] physics-informed machine learning for fast charging design of lithium-ion batteries, working paper.
戴聪玲（2022级硕士）
[1] 一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质, 发明专利，受理
[2] physics-informed neural spectral method for spatiotemporal modeling of distributed parameter systems, working paper.
张权、刘嘉铭（2021级本科生）
教育经历
[1] 2016.8-2019.10
香港城市大学 哲学博士学位 | 博士研究生毕业
[2] 2013.9-2016.5
中南大学 硕士 | 硕士研究生毕业
[3] 2009.9-2013.6
中南大学 学士 | 大学本科毕业
工作经历
[1] 2020.1-至今
中南大学
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自动化学院