二、 教育工作经历

2023.07 ~ 今： 江苏大学，流体机械工程技术研究中心，助理研究员

2019.09 ~ 2023.06： 江苏大学，工学博士，导师：袁寿其

2021.03 ~ 2022.10： 意大利帕多瓦大学，国家基金委资助交换博士，导师：Giorgio Pavesi

2016.09 ~ 2019.06： 江苏大学，工学硕士，导师：袁寿其

2012.09 ~ 2016.06： 江苏大学，工学学士，导师：王春林

三、 主要研究方向

1. 泵及其系统的优化设计

2. 计算流体力学分析

3. 计算智能与人工智能应用

四、 主持或参与科研项目

1. 江苏省研究生科研创新计划(KYCX20_3018)：基于机器学习的并行泵系统智能优化技术研究，主持。

2. 国家自然科学基金面上项目(51879121)：离心泵小流量迟滞效应内流机理及其诱发振动特性研究，参与。

3. 国家自然科学基金项目(51806082)：基于空化冲击能及材料阈值分析的叶片泵空蚀预测研究，参与。

五、 主要科研成果

[1] Gan X, Pavesi G, Pei J, et al. Parametric investigation and energy efficiency optimization of the curved inlet pipe with induced vane of an inline pump[J]. Energy, 2022, 240: 122824. (Published, JCR Q1, top, IF = 8.857)

[2] Gan X, Pei J, Pavesi G, et al. Application of Artificial Intelligent Method in Energy Efficiency Enhancement of Parallel Pumping System: A Review[J]. Energy Reports, 2022. (Published, JCR Q2, IF = 4.937)

[3] Gan X, Pei J, Wang W, et al. Application of a modified MOPSO algorithm and multi-layer artificial neural network in centrifugal pump optimization[J]. Engineering Optimization, 2022: 1-19. (Published, JCR Q2, IF = 3.230)

[4] Gan X, Wang W, Pei J, et al. Direct shape optimization and parametric analysis of a vertical inline pump via multi-objective particle swarm optimization[J]. Energies, 2020, 13(2): 425. (Published, JCR Q3, IF = 3.252)

[5] Gan X, Pei J, Wang W, et al. Multi-component optimization of a vertical inline pump based on multi-objective PSO and artificial neural network[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2020, 34(12): 4883-4896. (Published, JCR Q3, IF = 1.81)

[6] Gan X, Pei J, Yuan S, et al. Multi-objective optimization on inlet pipe of a vertical inline pump based on genetic algorithm and artificial neural network[C]. Fluids Engineering Division Summer Meeting, ASME, 2018, 51555: V001T06A003. (Published, EI Index Conference)

[7] Pei J, Gan X, Wang W, et al. Multi-objective shape optimization on the inlet pipe of a vertical inline pump[J]. Journal of fluids engineering, 2019, 141(6). (Published, JCR Q3, IF = 1.998)

[8] 裴吉, 甘星城, 王文杰, 等.基于人工神经网络的管道泵进水流道性能优化[J].农业机械学报,2018,49(09):130-137. (Published, EI Index)

[9] 甘星城, 王文杰, 袁寿其, 裴吉, 等. 一种基于改进粒子群算法的多级离心泵叶轮智能优化方法，发明专利，CN201811048207.0，授权。

[10] 甘星城, 裴吉, 王文杰, 袁寿其, 等. 一种基于改进粒子群算法的双吸泵叶轮优化方法，发明专利，CN201811048179.2，授权。

[11] 王文杰, 甘星城, 裴吉, 袁寿其, 等. 一种中低比转速叶轮多工况智能优化方法，发明专利，CN201811048209.X，授权。

[12] 王文杰, 甘星城, 裴吉, 袁寿其, 等. 一种管道泵进口导流叶片的自动建模及优化设计方法，发明专利，CN202111018770.5，授权。

[13] 王文杰, 甘星城, 裴吉, 袁寿其, 等. 一种具有进口导流结构的管道泵，发明专利，CN202110972466.8，授权。

[14] 裴吉, 甘星城, 王文杰, 龚小波, 等. 一种基于人工智能的多泵并联系统的调节系统，发明专利，CN202111002520.2，授权。

[15] 泵外特性试验的不确定性分析软件，计算机软件著作权，登记号：2017SR420279。

[16] 集成试验设计、近似模型和智能优化算法的泵叶轮自动优化软件, 计算机软件著作权，登记号：2019SR1117322。

[17] 叶片泵过流部件参数化设计及数值仿真一体化软件, 计算机软件著作权，登记号：2019SR0941526。