张嘉男

发布者：沈如达发布时间：2022-03-07浏览次数：17255

职称：教授，博导，国家级高层次青年人才，3044am永利集团3044noc青年首席教授

办公室：3044am永利集团3044noc九龙湖校区信息大楼508

个人主页：https://seu.teacher.360eol.com/teacherBasic/preview?teacherType=&teacherId=10724  

Email：jiananzhang@seu.edu.cn

学习经历：

2015年– 2020年加拿大卡尔顿大学，电子与计算机工程，博士

2013年– 2020年天津大学，电磁场与微波技术，博士

2009年– 2013年天津大学，电子信息工程，学士

工作经历:

2020年1月– 2021年12月卡尔顿大学，电子系，助理研究员（合作导师：Q. J. Zhang教授，加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士，IEEE Life Fellow）

2022年1月 – 2023年12月3044am永利集团3044noc，3044am永利集团3044noc、毫米波全国重点实验室，副研究员

2024年1月 – 至今3044am永利集团3044noc，青年首席教授

个人简介:

一、研究领域

智能电磁建模与设计：新型多功能一体化电磁器件的开发设计通常面临复杂的电磁结构、严苛的电磁性能指标、与成千上万次的迭代优化过程，基于传统电磁计算的电磁仿真与优化方法存在建模复杂度高、优化效率低、易陷入局部最优解等难题。近年来，人工智能（AI）凭借深度学习、强化学习、生成式模型等先进方法，赋予了机器强大的认知、决策与生成能力。融合了传统计算电磁学与人工智能的智能电磁计算及优化技术，彻底颠覆了电磁器件与系统的传统设计和应用范式，被广泛认为是最有希望解决上述难题的关键技术之一。

二、主要学术成绩

张嘉男，3044am永利集团3044noc青年首席教授，博士生导师，国家青年高层次人才（海外优青）入选者，IEEE高级会员、中国电子学会高级会员、中央高校优秀青年团队核心骨干、3044am永利集团3044noc“紫金青年学者”、江苏科技智库优秀青年。长期从事智能电磁建模与设计方法研究，针对传统电磁仿真与优化方法存在的不足，重点突破了基于物理机理的电磁超材料高效建模与应用、物理机理与数据融合的智能电磁建模与优化、基于生成式人工智能的电磁超材料设计大模型等关键技术，相关成果得到了国际国内同行的广泛关注与认可，并在领域相关企业、研究所中有所应用。近五年第一/通讯作者发表包括Nature Computational Science、Laser Photonics & Reviews、Engineering、IEEE TAP、IEEE TMTT在内的高水平期刊论文26篇。论文被谷歌学术引用2065余次，单篇最高引用260次。主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）、国家自然科学基金面上、青年项目、国家重点研发计划课题任务、江苏省自然科学基金青年基金、南京市留学人员科技创新项目、华为技术研发等项目，作为项目骨干参与国家重点研发计划、JKW基础加强重点项目等国家级项目。曾获《Electromagnetic   Science》期刊Highly Cited Paper Award（每两年仅3篇），《电波科学学报》2024年度优秀论文（每年仅6篇，获奖率5%）等奖项。曾任国际青年学者电磁建模与优化研讨会主席，以及多个微波领域具有国际影响力的会议技术程序委员会委员和分论坛主席，同时任多个国际权威期刊审稿人。任《电波科学学报》专题编委，在国内外会议上做受邀报告十余次。长期担任IEEE TMTT，IEEE AWPL, IEEE TQE，IEEE TCAS-I和IEEE MWTL等国际著名期刊审稿人。


研究方向：

ü智能电磁建模：物理驱动机器学习，基于人工智能的快速计算电磁学算法，雷达目标特性智能建模与设计优化

ü电磁超表面逆向设计：超表面电磁特性的正向预测与逆向设计，生成式智能设计，电磁设计大模型与智能体

ü微波器件建模与优化：微波器件智能建模、快速成品率分析与优化设计

ü量子计算电磁应用：电磁量子算法设计、量子有限元仿真、量子机器学习

获奖情况：

2024：《电波科学学报》2024年度优秀论文

2023：国家级高层次青年人才

2023：中央高校优秀青年团队

2023：3044am永利集团3044noc“科学研究先进个人”

2022：3044am永利集团3044noc“紫金青年学者”（B类）

2022：江苏科技智库“优秀青年人才”

论文著作：

代表性学术论文：（*代表通讯作者）

[1]J. Hou, L. Chen, X. Zheng, et al., “Generative model for information   metamaterial design,” Nat. Comput. Sci., vol. 6, no. 8, pp. 870–881, Jul.   2026. （Nature子刊，共同通讯作者）

[2]J. Zhang, F. Feng, Q. J. Zhang, “Quantum computing   method for solving electromagnetic problems based on the finite element   method”, IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 72, no. 2, pp. 948-965, Feb.   2024.（入选IEEE Featured   Articles，IEEE   TMTT Popular Articles）

[3]J. Zhang, J. W. You, F Feng, W. Na, Z. C. Lou, Q.   J. Zhang, T. J. Cui, “Physics-driven machine-learning approach incorporating   temporal coupled mode theory for intelligent design of metasurfaces”, IEEE   Trans. Microw. Theory Techn., vol. 71, no. 7, pp. 2875-2887, Jul. 2023.（入选IEEE TMTT Popular Articles）

[4]J. Zhang, S. Yan, F. Feng, J. Jin, W. Zhang, J.   Wang, Q. J. Zhang, “A novel surrogate-based approach to yield estimation and   optimization of microwave structures using combined quadratic mappings and   matrix transfer functions,” IEEE Trans. Microw. Theory Techn., 2022, 70(8):   3802-3816.（入选IEEE   TMTT Popular Articles）

[5]J. Zhang, F. Feng, J. Jin, and Q. J. Zhang,   “Adaptively weighted yield-driven EM optimization incorporating   neuro-transfer function surrogate with applications to microwave filters,”   IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 69, no. 1, pp. 518-528, Jan. 2021.

[6]J. Zhang, X. M. Lin, J. W. Zhang, J. W. Wu, J. W.   You, Q. Cheng, and T. J. Cui, “Knowledge-guided dual-ANN-based optimization   framework enabling fast RIS units design,” IEEE Microw. Wireless Techn.   Lett., vol. 36, no. 1, pp. 15-18, Jan. 2026. （入选IEEE MWTL Featured Articles）

[7]J. Zhang, L. Chen, X. M. Lin, X. Y. Yu, Q. Ma,   W.-B. Lu, J. W. You, and T. J. Cui, “Feature-assisted   neuro-CMT approach to fast design optimization of metasurfaces,” IEEE Microw.   Wireless Techn. Lett., vol. 34, no. 5, pp. 467-470, May 2024.（入选IEEE MWTL Popular Articles）

[8]J. Zhang, J. Chen, Q. Guo, W. Liu, F. Feng, and Q.   J. Zhang, “Parameterized modeling incorporating MOR-based rational transfer   functions with neural networks for microwave components,” IEEE Microw.   Wireless Techn. Lett., vol. 32, no. 5, pp. 379-382, May 2022.

[9]J. Zhang, F. Feng, and Q. J. Zhang, “Rapid yield   estimation of microwave passive components using model-order reduction based   neuro-transfer function models,” IEEE Microw. Wireless Techn. Lett., vol. 31,   no. 4, pp. 333-336, Apr. 2021. （入选IEEE MWTL Popular Articles）

[10]Z. Zhang, J. W. Zhang, H. D. Li, J. Qiu, L. Wu, W. W. Cao, R. Wang, J.   Zhang*, and Q. Cheng, “Topology design of reconfigurable intelligent   surfaces based on current distribution and Otsu image segmentation,” IEEE   Trans. Antennas Propag., vol. 71, no. 1, pp. 551-563, Jan. 2026.

[11]J. W. Wu, J. N. Zhang*, Q. Ma, X. M. Lin, L. Chen, J. L. Su, J.   W. You, and T. J. Cui, “High-performance Huygens’metasurface for   multifunctional near-field modulation via flexible and efficient pixelated   pattern design,” Laser Photonics Rev., vol. 20, no. 4, e01494, Feb. 2026.

[12]C. Sun, H. Li, J. N. Zhang*, X. Zhang, C. Chen, D. Zhang, Q.   Ma, and J. W. You, “A dual-band dual-polarization metasurface filter with   high-selectivity passband and wide-angle stability properties,” J. Phys. D:   Appl. Phys., 58(2025), 415003.

[13]H. Li, J. N. Zhang*, M. R. Su, Y. Qi, Q. Ren, J. W. You, and Y.   Pang, “All-dielectric metasurfaces: Generating optical vortices through   quasi-bound states in the continuum and thermal tunability,” J. Phys. D:   Appl. Phys., 58(2025), 145001.

[14]J. W. Zhang, Z. J. Qi, L. J. Wu, W. W. Cao, X. Gao, Z. H. Fu, J. Y.   Chen, Z. X. Wang, S. R. Wang, J. W. Wu, Z. Zhang, J. N. Zhang*, H. D.   Li, J. Y. Dai, Q. Cheng, and T. J. Cui, “Multiple-partition cross-modulation   programmable metasurface empowering wireless communications,” Laser Photonics   Rev., vol. 19, no. 21, Nov. 2025.

[15]J. W. Zhang, Z. X. Wang, W. Cao, Z. J. Qi, L. J. Wu, H. Q. Yang, Q. Y.   Zhou, S. R. Wang, H. D. Li, J. Y. Dai, J. Luo, J. W. Wu, J. N. Zhang*,   Z. Zhang, Q. Cheng, “A general and efficient framework for the rapid design   of miniaturized, wideband, and high-bit RIS,” Adv. Electron. Mater. 2025,   e00446.

[16]Y. J. Lu, J. N. Zhang*, Y. H. Zhao, et al., “A high-efficiency   and versatile reconfigurable intelligent surface design paradigm with novel   topological representation,” Engineering, vol. 48, pp. 163-173, May 2025.

[17]J. W. Zhang, J. Y. Dai, G.-B. Wu, Y. J. Lu, W. W. Cao, J. C. Liang, J.   W. Wu, M. Wang, Z. Zhang, J. N. Zhang*, Q. Cheng, C. H. Chan, and T.   J. Cui, “Low-cost surrogate modeling for expedited data acquisition of   reconfigurable metasurfaces,” Adv. Mater. Technol., vol. 10, no. 4, Feb.   2025.

[18]J. W. Zhang, Z. Zhang*, J. Zhang*, J. W. Wu, J. Y. Dai, Q.   Cheng, Q. S. Cheng, and T. J. Cui, “A novel two-stage optimization framework   for designing active metasurfaces based on multi-port microwave network   theory,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 72, no. 2, pp. 1603-1616, Feb.   2024. （5篇代表作）

[19]Z. Fang, Q. Zhou, J. Y. Dai, Z. J. Qi, J. Zhang*, Q. Cheng, and   T. J. Cui*, “DOA estimation   method based on space-time coding antenna with orthogonal codes,”IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 72, no. 2, pp. 1173-1181,   Feb. 2024.

[20]F. Feng, J. Xue, J. Zhang*，M.   Li, W. Liu, and Q. J. Zhang, “Concise and compatible MOR-based self-adjoint   EM sensitivity analysis for fast frequency sweep,” IEEE Trans. Microw. Theory   Techn., vol. 71, no. 9, pp. 3829-3840, Sept. 2023.

[21]S. Yan, Y. Li, F. Qian, W. Na, and J. N. Zhang*, “An efficient   sensitivity-driven stepwise method incorporating transfer learning for   wide-range parametric modeling of microwave components,” IEEE Microw.   Wireless Techn. Lett., vol. 35, no. 1, pp. 19-22, Jan. 2025. （入选IEEE MWTL Popular Articles）

[22]S. Yan, Y. Li, X. Lu, and J. N. Zhang*, “An enhanced   space-mapping neural network incorporating a dynamic scaling layer for   parametric modeling of microwave components,” IEEE Microw. Wireless Techn.   Lett., vol. 35, no. 8, pp. 1102-1105, Aug. 2025. （入选IEEE MWTL Featured Articles，IEEE MWTL Popular Articles）

[23]L. Ma, J. Feng, J. N. Zhang*, and Q. J. Zhang, “MOR-based   neuro-TF,” IEEE Microw. Mag., vo. 26, no. 2, pp. 41-46, Feb. 2025.

[24]W. Na, K. Liu, J. Zhang*, D. Jin, H. Xie, and W. Zhang, “An   efficient batch-adjustment algorithm for artificial neural network structure   adaptation and applications to microwave modeling,” IEEE Microw. Wireless   Techn. Lett., vol. 33, no. 8, pp. 1107-1110, Aug. 2023. （入选IEEE MWTL Popular Articles）

[25]J. Cui, F. Feng, J. Zhang*, L. Zhu, and Q. J. Zhang,   “Bayesian-assisted multilayer neural network structure adaptation method for   microwave design,” IEEE Microw. Wireless Techn. Lett., vol. 33, no. 1, pp.   3-6, Jan. 2023.（入选IEEE   MWTL Popular Articles）

[26]W. Na, K. Liu, W. Zhang, F. Feng, J. Zhang*, H. Xie, D. Jin,   and Q. J. Zhang, “Advanced EM optimization using adjoint-sensitivity-based   multifeature surrogate for microwave filter design,” IEEE Microw. Wireless   Techn. Lett., vol. 34, no. 1, pp. 1-4, Jan. 2024. （入选IEEE MWTL Popular Articles）


专利：

[1]   一种基于空间映射的频率选择吸波体智能设计优化方法, 2025-10-15, 中国,   受理号：202511468802.X

[2]   一种基于双神经网络的知识驱动型智能超表面单元快速设计方法, 2025-07-09, 中国,   受理号：2025109403612

[3]   一种用于吸波超材料快速设计的特征辅助优化方法, 2024-03-08, 中国,   授权号：CN 118072887 B

[4]   电磁场有限元快速频率分析的电磁灵敏度分析方法, 2023-5-2, 中国,   授权号：ZL 2021 1 0992300.2

[5]   一种用于求解电磁有限元方程的量子方法, 2022-11-15, 中国,   受理号：202211425125.X

[6]   一种用于超表面智能设计的物理驱动机器学习方法, 2022-10-11, 中国,   受理号：202211239682.2

[7]  物理驱动的大规模超材料的智能设计方法, 2024-05-16, 中国，受理号：202410608970.3

[8]   一种用于两端口微带结构的电磁参数化建模方法，2023-07-31，中国，受理号：202310942855.5

[9]   基于神经网络传递函数的代理模型建模方法，2023-06-15，中国，受理号：202310702791.1

[10] 基于空间映射算法的微波元件高频电磁设计方法，2023-08-30，中国，受理号：202311105069.6


科研项目：

(1)国家自然科学基金，电磁计算与射频EDA仿真技术，2024.01-2026.12，在研，主持。

(2)国家自然科学基金面上项目，基于电流机理与扩散模型的高自由度超表面跨尺度逆向设计方法，50万元，2027.01-2030.12，在研，主持。

(3)国家自然科学基金青年基金，基于双精度网格变形与并行空间映射的超表面快速设计优化方法，30万元，2025.01-2027.12，在研，主持。

(4)江苏省自然科学基金青年基金, 面向高频微波器件成品率驱动设计的先进统计建模和优化技术, 20万元, 2022.07-2025.06，结题, 主持。

(5)国家重点研发计划课题任务，高性能显微表面线圈与显微超材料设计，30万元，2024.01-2026.12，在研，主持。

(6)中电十所创新理论技术群基金，大掠入射角频选电磁结构设计，2024.09-2025.12，36万元，结题，主持。

(7)华为技术有限公司，Meta分频聚焦，80万元，结题，主持。

(8)雷达探测感知全国重点实验室开放课题，面向频率选择表面天线罩快速设计的替代建模及优化方法研究，30万元，2024.10-2026.10，在研，主持。

(9)南京市留学人员科技创新择优资助项目，智能电磁建模与微波EDA技术，3万元，2025.01-2027.12，在研，主持。

(10)JWKJW，JWKJW基础加强项目课题，全空域****，420万元，在研，参与（项目骨干）。

(11)中央高校优秀青年团队，可编程超表面和量子编码超表面，400万元，在研，参与（项目骨干）。

欢迎对计算电磁学算法、电磁超表面逆向设计、人工智能与大模型、目标特性建模与优化设计、量子计算等方向感兴趣的本科同学加入课题组进行科研训练和毕业设计！课题组常年招收硕士、博士研究生，名额与经费充足，欢迎报考，并提供机会至国外知名大学交流访问！