Jean-Marie Nianga 教授

工程科学与智能系统学者｜法国HDR博士生导师｜湖州师范大学客座教授、硕士生导师｜刚果共和国邮政、电信与数字经济部部长办公厅主任

Jean-Marie Nianga（让-玛丽·尼昂加）教授是一位横跨法国、中国与刚果共和国开展教学、科研、人才培养、公共治理和国际合作的复合型专家。其学术基础涵盖材料与结构力学、工程数学方法、多尺度建模、断裂与损伤分析、智能系统、机器人、人工智能应用、能源系统与海洋工程等方向，并持续推动工程机理、数值仿真、数据驱动方法与实际应用场景相结合。Nianga教授具备法国高等教育体系的HDR博士研究指导资格，长期参与法国里尔大学相关博士培养与科研工作，并在JUNIA工程教育与“智能系统及能源”研究体系中开展教学科研。现任湖州师范大学信息工程学院客座教授、硕士生导师，参与中法联合科研与研究生培养；同时担任法国ASIR智能系统与机器人研究院院长。

在公共事务领域，Nianga教授现任刚果共和国邮政、电信与数字经济部部长办公厅主任（Directeur de Cabinet），参与数字经济、通信基础设施、人工智能、网络安全、数字人才培养和国际合作等事务的统筹协调。其工作经历将法国工程科研资源、中国高校科研与人才培养能力、刚果共和国数字化发展需求连接起来，形成了学术研究、工程应用、政府治理与国际科技合作相互促进的专业结构。

Nianga教授的学术根基位于工程科学、材料与结构力学及数学建模的交叉领域。其法国HDR研究题目为《面向材料与结构力学的数学方法贡献》（Contribution aux méthodes mathématiques pour la mécanique des matériaux et des structures），反映了其在工程数学方法、结构分析、材料行为预测和复杂系统建模方面的长期积累。HDR是法国高等教育与科研体系中用于确认学者具备独立组织研究、领导科研方向和指导博士研究能力的重要学术资格。

其长期参与的里尔大学Joseph Boussinesq力学研究单元（Unité de Mécanique de Lille – Joseph Boussinesq，UML，ULR 7512）是法国里尔大学力学领域的重要科研机构。该研究单元以实验研究、理论分析和数值模拟相结合，形成复杂流体力学与材料及结构力学两大研究板块。Nianga教授的研究与材料及结构力学团队（MMS）关系密切，该团队重点研究有限变形、异质材料、多物理场耦合、复杂加载路径、损伤与疲劳、多尺度建模、均质化方法，以及金属、聚合物、复合材料和生物材料的结构行为。

在JUNIA高等工程学院体系中，Nianga教授的研究归属与“Smart Systems & Energies（智能系统与能源）”方向相联系。JUNIA重视工程教育、产业需求、数字化转型、生态转型和技术创新之间的结合，这一环境促使其研究从传统工程力学进一步拓展至机器学习预测控制、智能能源管理、机器人、海洋无人系统及跨学科数据分析等方向。

主要研究方向

材料与结构力学：研究材料和结构在静态、动态、冲击、循环载荷及复杂环境条件下的力学行为，关注裂纹扩展、断裂、疲劳、损伤演化、结构可靠性和寿命评估。

多尺度建模与均质化方法：通过微观结构、代表性体积单元、解析与数值均质化方法，建立材料微观组成与宏观力学性能之间的联系，服务复合材料和异质材料的性能预测。

智能系统与人工智能应用：将机器学习、预测模型、数据分析和智能控制方法引入工程系统，用于建筑能源控制、设备状态分析、复杂系统优化和工程决策支持。

海洋工程与无人水面平台：围绕海浪—结构相互作用、数值波浪水槽、流固耦合、海洋复合材料、循环波浪载荷及波浪能滑翔器开展研究。

机器人与水域智能装备：关注水域机器人、海洋无人平台、结构设计、环境感知、长期自主运行以及材料与系统可靠性问题。

数字健康与跨学科数据分析：参与数字图像、微生物组、临床信息及医学统计等多源数据研究，推动人工智能与生命健康领域的交叉合作。

数字治理与网络安全能力建设：结合政府公共事务工作，参与人工智能、网络安全、数字技能、青年创新创业和公共部门数字化能力建设。

代表性公开成果（部分）

· Numerical Investigation of Water Wave Impacting a Structure Using Fluid–Structure Interaction Simulation（2025）：研究波浪冲击、数值波浪水槽与流固耦合结构响应。

· Characterization of Marine Composites: A Comprehensive Review of Marine Materials in Shipbuilding, Their Mechanical Behaviors and Degradation Mechanisms（2025）：系统研究海洋复合材料、老化、腐蚀、疲劳与失效。

· A Thermal Control Methodology Based on a Machine Learning Forecasting Model for Indoor Heating：将机器学习预测用于建筑供暖控制和能源效率优化。

· Characteristics of Tongue Images and Tongue Coating Bacteria in Patients with Colorectal Cancer（2025）：开展医学图像、微生物组与临床数据交叉研究。

· Applications de l’analyse fractale dans le cas de ruptures dynamiques：围绕动态断裂、分形维数、冲击韧性和表面形貌分析开展博士研究指导。