付华栋，男，工学博士，教授，博士生导师。本硕博均就读于北京科技大学，清华大学博士后，英国莱斯特大学、日本名古屋大学访问学者。现任材料先进制备技术教育部重点实验室副主任，北京科技大学新材料技术研究院青年教师团工委副书记。国家优秀青年基金、北京市科技新星、全国有色金属优秀青年科技奖获得者。兼任中国材料研究学会青年工作委员会副秘书长、《金属学报》、《材料工程》等期刊青年编委。
1. 数据驱动的金属材料理性设计 2. 金属材料智能化制备加工技术 3. 高温合金的控制凝固与控制成形 4. 高性能铜合金的短流程高效制备加工技术 5. 金属材料增材制造过程组织性能调控
长期从事高性能金属材料理性设计与智能制造基础理论与应用研究工作，承担了国家自然科学基金等科研项目20余项；以第一作者或通讯作者在Acta Mater.、npj Comput. Mater.等期刊上发表学术论文60余篇，授权国家发明专利20余项；获中国有色金属工业科学技术奖一等奖等奖励。
代表性论文：
[1] Zhang H T, Fu H D, Zhu S C, et al. Machine learning assisted composition effective design for precipitation strengthened copper alloys[J]. Acta Materialia, 2021, 215: 117118.
[2] Feng S, Fu H D, Zhou H Y, et al. A general and transferable deep learning framework for predicting phase formation in materials [J]. npj Computational Materials, 2021, 7(1): 10.
[3] Zhang H T, Fu H D, He X Q, et al. Dramatically enhanced combination of ultimate tensile strength and electric conductivity of alloys via machine learning screening[J]. Acta Materialia, 2020, 200: 803-810.
[4] Wang C S, Fu H D, Jiang L, et al. A property-oriented design strategy for high performance copper alloys via machine learning[J]. npj Computational Materials, 2019, 5(1): 87.
[5] Zhou X Z, Fu H D, Xue F, et al. Abnormal precipitation of the μ phase during solution treatment of γ′-strengthened Co-Ni-Al-W-based superalloys[J]. Scripta Materialia, 2020, 181: 30-34.
