Akhil Garg
姓名：Akhil Garg
电话：
职称：副教授
邮箱：akhilgarg@hust.edu.cn



个人基本情况 ?Akhil Garg (Associate Professor)，男，1988年3月生，印度籍，博士，华中科技大学机械学院副教授，硕士生导师，2010年5月获得印度国立理工学院机械工程专业学士学位。2014年8月获新加坡南洋理工大学机械与航天工程专业博士学位。2014年9月至2016年3月在新加坡南洋理工大学工程学院从事博士后研究工作。2016年3月至2016年8月就职于汕头大学工学院，任讲师。2016年9月至2019年7月就职于汕头大学工学院，任副教授。2019年8月任教于华中科技大学机械学院。
主要研究方向包括进化算法和人工智能在工程设计或设计优化中的应用，如储能系统设计等。近五年在Structural and Multidisciplinary Optimization, Swarm and Evolutionary Computation, Applied Soft Computing, Expert Systems with Applications, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Journal of Intelligent Manufacturing, Journal of Power Sources, Energy等期刊上发表SCI论文96篇，其中有2篇ESI热点论文和10篇ESI高被引论文，H指数21。主持广东省“扬帆计划”引进紧缺拔尖人才项目。担任30多个SCI期刊的审稿人。




主要研究方向
储能系统设计
计算智能方法
制造系统设计
拓扑优化设计




开设课程



近年的科研项目、专著与论文、专利、获奖 主持的科研项目：
广东省“扬帆计划”引进紧缺拔尖人才项目，2017.01-2019.12



代表性著作：
[1] Garg A, Shankhwar K, Jiang DZ, Vijayaraghavan V, Panda BN, Panda SS. An evolutionary framework in modelling of multi-output characteristics of the bone drilling process. Neural Comput Appl. 2018;29:1233-41.
[2] Garg A, Li JH, Hou JJ, Berretta C, Garg A. A new computational approach for estimation of wilting point for green infrastructure. Measurement. 2017;111:351-8.
[3] Garg A, Lam JSL, Panda BN. A hybrid computational intelligence framework in modelling of coal-oil agglomeration phenomenon. Appl Soft Comput. 2017;55:402-12.
[4] Garg A, Vijayaraghavan V, Zhang J, Lam JSL. Robust model design for evaluation of power characteristics of the cleaner energy system. Renew Energ. 2017;112:302-13.
[5] Garg A, Lam JSL, Gao L. Energy conservation in manufacturing operations: modelling the milling process by a new complexity-based evolutionary approach. J Clean Prod. 2015;108:34-45.
[6] Garg A, Lam JSL. Improving environmental sustainability by formulation of generalized power consumption models using an ensemble based multi-gene genetic programming approach. J Clean Prod. 2015;102:246-63.
[7] Garg A, Vijayaraghavan V, Lam JSL, Singru PM, Gao L. A molecular simulation based computational intelligence study of a nano-machining process with implications on its environmental performance. Swarm Evol Comput. 2015;21:54-63.
[8] Garg A, Tai K, Lee CH, Savalani MM. A hybrid M5 '-genetic programming approach for ensuring greater trustworthiness of prediction ability in modelling of FDM process. J Intell Manuf. 2014;25:1349-65.
[9] Garg A, Vijayaraghavan V, Mahapatra SS, Tai K, Wong CH. Performance evaluation of microbial fuel cell by artificial intelligence methods. Expert Syst Appl. 2014;41:1389-99.
[10] Garg A, Garg A, Tai K, Sreedeep S. An integrated SRM-multi-gene genetic programming approach for prediction of factor of safety of 3-D soil nailed slopes. Eng Appl Artif Intel. 2014;30:30-40.



荣誉与获奖：
1. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Journal of Cleaner Production, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Measurement等国际学术期刊优秀审稿人
2. SCI期刊Frontiers of Mechanical Engineering颁发的“年度最佳论文奖”，2018年
3. IPRoMM国际会议最佳论文奖，2016年