本研究室主要从基础力学 ( Mechanics ) 观点出发，结合材料性质 ( Materials ) 与机器学习 ( Machine learning )，探讨奈米材料及复合材料机械性质，包含刚性、强度及相关破坏机制。研究方法包含：数值模拟(有限元素法、分子模拟)，人工智能，神经网络，理论分析及相关实验量测及验证。
主要研究方向：
- 利用AI建构微结构复合材料模型：
在Process-Structure-Property基础下，利用深度学习方法，建构复合材料微结构-性质人工智能模型，且能准确预测复合材料机械性质
- 奈米复合材料：
探讨加强材(nanoreinforcement)对复合材料机械性质的影响，利用多重尺度模拟分析奈米复合材料机械行为
- 破坏力学及破坏分析：
利用破坏力学理论探讨纤维复合材料破坏模式，分析奈米材料及奈米复合材料破坏强度及其破坏模式
- 生医工程力学分析：
奈米复合材料实验室