一、基本信息

姓名：万京

出生日期：1992-09

学历：博士研究生

籍贯：河南省叶县

通讯地址：郑州市科学大道100号力学院203A

邮箱：luckwan16@163.com

二、教育和工作经历

2009年09月-2013年06月 西北农林科技大学  本科

2013年09月-2016年06月 西北农林科技大学  硕士（推免）

2016年09月-2019年10月 上海大学 上海市应用数学和力学研究所 博士

博士期间在新加坡国立大学物理系联合培养，上海市优秀毕业生

2020年08月-至今 郑州大学 安全工程系 直聘副教授、副教授/党政办主任

三、主要研究方向

1. 空天装备超高温热障涂层服役安全性研究

2. 面向新能源材料的机器学习大模型构建与应用

四、指导学生与招生

欢迎安全工程、力学、材料科学、物理等相关专业学生报考。与西安交通大学、华中科技大学、上海大学、南京航空航天大学等高校保持紧密科研合作，支持学生中长期国外访学。

五、主持参与项目

1. 国家自然科学基金青年项目，项目号：12102396，主持。

2. 中国博士后科学基金第69批面上资助，项目号：2021M692921，主持。

3. 郑州大学拔尖博士科研启动项目，主持。

4. 国家自然科学基金优秀青年项目，项目号：11822206，主要参与人。

5. 河南省2025年科技副总项目，主持

六、近期与部分代表性论文

以第一作者或通讯作者发表论文三十余篇，现就近三年和部分代表性论文陈列如下：

1. Low-Frequency In-Plane Phonons Dominate Thermal Transport in Montmorillonite: Machine-Learning Molecular Dynamics Insights[J]. Langmuir, 2026. （封面论文）

2. Achieving ultralow and highly isotropic thermal conductivity in coherent Si3N4 ceramics heterostructure: A machine learning potential based molecular dynamics simulation study[J]. Thin-Walled Structures, 2025.

3. Phonon thermal transport in diamond-graphene superlattices[J]. Diamond and Related Materials, 2025.

4. Atomistic insights into the humidity response of nanocellulose: a molecular dynamics study[J]. Journal of Molecular Modeling, 2025.

5. Thermal transport in C6N7 monolayer: a machine learning based molecular dynamics study[J]. Journal of Physics: Condensed Matter, 2024

6. Strength prediction and design of defective graphene based on machine learning approach[J]. Extreme Mechanics Letters, 2024.

7. Machine learning-based design of porous graphene with low thermal conductivity[J]. Carbon, 2020. (引用量超100次)

8. Negative Poisson's ratio in graphene oxide[J]. Nanoscale, 2017.（引用量超90次）