陈卫博士是美国西北大学工程设计方向的Wilson-Cook冠名教授，目前担任集成设计自动化实验室和预测科学与工程设计跨学科(PS &ED)主任。她的研究方向包括基于仿真的不确定性下的设计、模型验证和不确定性量化、设计和先进制造中的数据科学、随机多尺度分析与材料设计、超材料的设计、多学科设计优化、消费者选择模型和基于决策的设计。 陈博士是美国机械工程师学会 (ASME) 会士和美国国家工程院 (NAE) 院士。她于1988年在上海交通大学获得机械工程学士学位，于1995年在佐治亚理工学院获得博士学位，目前担任 ASME《机械设计》(JMD) 期刊主编和国际结构和多学科设计学会 (ISSMO) 执行委员会成员。她曾担任 ASME 设计工程分会 (DED) 执行委员会主席和成员(2009-2015)，并担任世界设计学会咨询委员会委员 (2007-2013)。她是《设计科学》期刊副编、《结构和多学科优化》期刊的评论编辑，并担任SIAM/ASA学会《不确定性量化》(JUQ) 期刊的副编和 IIE 汇刊的编辑。陈博士曾获得ASME设计自动化奖、美国国家科学基金会 (NSF) 青年成就奖、美国机械工程师学会 Pi Tau Sigma 金奖和美国汽车工程师学会 (SAE) 的Ralph R. Teetor 教育成就奖。

具有复杂微结构的工程材料系统的设计代表了工程开发的未来，以实现前所未有的产品性能。因大多数现有方法都是基于试错法的，我们正在开发系统化的数据驱动的计算设计方法，以实现设计优化、材料预测模型的建立、加工/制造、和数据/信息学的无缝集成，促进先进材料系统的设计创新。本次讲座将概述这个领域的研究挑战，并介绍用于设计各向异性纳/微结构材料系统，比如纳米介电材料、轻质复合材料结构和薄膜太阳能电池的最新计算设计方法。本讲座还将介绍在微观结构表征和重构、关键微观结构特征的深度机器学习、混合变量问题的数据驱动贝叶斯优化，以及多尺度不确定性量化方面的研究进展。最后，还将讨论设计工程材料系统将面临的挑战和机遇。