(1) 材料机器学习与多尺度计算模拟
长期从事材料多尺度计算模拟和材料机器学习研究，开辟了一种产学研用相互融合的材料研发新模式，基于大数据、数字孪生、数值模拟等先进的数字技术，深入挖掘材料应用与数字技术的潜在关联，研发了系列新型材料。针对超高强度钢、铝基和钛基复合材料建立了数据库，构建数据模型，通过机器学习揭示了成分/工艺-组织-性能的内在关联性，实现了基于成分/工艺的性能预报和基于性能的反向成分/工艺设计，开发了系列超高强度钢、高强耐蚀钢。针对钛基和铝基复合材料界面反应抑制的问题，发展了机器学习加速材料第一性原理算法，智算结合，实现了基于界面反应抑制的全周期元素快速筛选，为金属复合材料基体成分设计提供有力的支撑；基于可解释性机器学习和特征工程，提出了影响复合材料界面反应和结合性能的元素性质判据。
(2) 高熵合金设计、表征和应用
基于数据驱动和多尺度材料计算模拟相结合方法设计多种功能和结构高熵合金，并对组织、性能进行了系统的表征；针对高熵合金，利用相场方法模拟了相变过程，解释了其不同于传统合金的凝固过程特点；对氧化行为、热稳定性和腐蚀行为进行了系统的表征，提出了高熵合金复相和异质结构与氧、热和腐蚀介质作用机制。
(3) 钢和钛合金相变行为及改性处理
系统地研究了超高强度钢和钛合金在应力作用、快速加热和连续冷却过程的相变行为，揭示其动力学和热力学规律。明确了空间/时间温度梯度场梯度场作用下多相共存元素配分规律及相稳定性，形成了梯度场热处理技术；研究了沉淀硬化不锈钢连续加热和冷却条件下相变行为；研究了马氏体时效钢反复循环相变过程的晶粒细化效应，形成了马氏体时效钢超细晶技术。

2023年，所主讲的《材料物理性能A》被评为国家本科一流课程；
2023年，所主讲的《材料物理基础》被评为省本科一流课程；
2024年，黑龙江省高等教育教学成果一等奖；
2013年，黑龙江省高等教育教学成果一等奖；
2017年，黑龙江省高等教育教学成果二等奖；
2019年，黑龙江省高等教育教学成果二等奖；
2022年，入选第二批黑龙江省高等学校课程思政示范课程和教学团队；
2022年，黑龙江省高等教育教学成果二等奖；
2011年，哈尔滨工业大学研究生教学成果一等奖；
2013年，哈尔滨工业大学教学成果一等奖；
2017年，哈尔滨工业大学教学成果一等奖；
2019年，哈尔滨工业大学教学成果一等奖；
2022年，所编写《材料物理性能》教材入选教育部高等学校材料类专业指导委员会规划教材；
2022年，哈尔滨工业大学研究生教学成果一等奖；
2024年，哈尔滨工业大学教学成果特等奖