UP简历小U

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个人总结

专注于新材料计算模拟领域的创新者，熟练运用第一性原理计算（DFT）、分子动力学模拟等技术，具备深厚的物理、化学及材料科学背景。在锂电池正极材料的计算辅助设计方面积累了实践经验，成功通过模拟预测并优化高电导率晶体结构，致力于将计算模拟应用于实际材料研发，加速新材料发现进程。期待在实习中贡献专业知识，提升计算模拟能力。

工作经历

计算材料研究助理实习生

中国科学院物理研究所

2024-03 - 2024-08

深度参与锂电池正极材料的计算辅助设计项目，核心目标是发现并优化高电导率的新型晶体结构。
利用第一性原理计算（DFT），对多种候选材料的电子结构、离子扩散路径及能垒进行精确模拟，筛选出15种具有高电导率潜力的晶体结构。
运用分子动力学模拟（MD）方法，研究离子在晶格中的迁移行为，预测材料在不同温度下的离子电导率，并与实验数据进行比对，误差率控制在5%以内。
独立负责VASP、LAMMPS等主流计算软件的参数设置、任务提交与结果分析，优化计算流程，将数据处理效率提升20%。
撰写并提交了3份详细的计算模拟报告，为实验团队提供了关键的材料设计方向和结构优化建议，直接指导了后续的实验合成工作。
通过计算模拟，成功预测了一种具有超高离子电导率（达到XX S/cm）的层状氧化物正极材料，为下一代锂电池的研发奠定了基础。

项目经历

基于DFT的电极材料缺陷工程研究

清华大学（科研项目）

2023-10 - 2024-02

项目背景： 针对锂离子电池电极材料在循环过程中性能衰减问题，旨在通过缺陷工程提高材料的结构稳定性和电化学性能。
个人角色： 核心计算模拟工程师，负责缺陷模型的构建与计算。
项目工作： 利用密度泛函理论（DFT）计算了不同类型缺陷（如氧空位、锂空位）对正极材料晶体结构、电子态密度以及锂离子迁移能垒的影响。
项目成果： 成功揭示了特定缺陷类型能够显著降低锂离子扩散能垒（降低10-15%），并提高了材料的电子电导率。该研究成果为实验团队定向调控材料缺陷提供了理论依据，并已投稿至SCI期刊。

高通量计算筛选新型钙钛矿太阳能电池材料

北京大学（本科毕业设计）

2022-09 - 2023-05

项目背景： 钙钛矿材料在太阳能电池领域展现巨大潜力，但寻找高效稳定的新型材料仍是挑战。
个人角色： 独立完成计算模拟与数据分析。
项目工作： 开发并优化高通量计算流程，结合DFT计算对500余种潜在钙钛矿结构进行筛选，评估其带隙、稳定性及光吸收特性。
项目成果： 成功筛选出10种具有优异光电性能和良好热力学稳定性的新型钙钛矿材料，其中2种材料的理论效率预测值超过25%，为后续实验合成提供了宝贵线索，相关成果在校内学术会议上获得“优秀论文奖”。