王凤来，男，汉族，1971年生，教授、博士生导师；哈尔滨工业大学混凝土与砌体结构研究中心主任。 主要从事现代砌体结构，土木工程鉴定、工程改造与加固，混凝土结构基本原理，绿色工业化建筑等方向的教学、科研和生产实践工作，并开创了以“砌文化”为核心的集块绿色工业化建筑产业发展模式，提出了无空气层呼吸式夹心保温、预制装配式配筋砌块砌体结构体系等多项关键技术。曾主持或参加完成多项国家级与省部级科研项目，其中《节能省地环保型承重墙体系研究与应用》和《百米级配筋砌块砌体结构高层建筑研究与应用》项目分获2009年和2015年黑龙江省科技进步一等奖和二等。参编国家标准《砌体结构设计规范》和《墙体材料应用统一技术规范》等多本规范和技术规程。出版专著1本，译著1本，参编教材、主编论文集共8本，获得国家专利80余项，发表论文150余篇，其中高水平SCI论文30余篇；指导硕士研究生80余人，指导博士研究生10余人，先后荣获全国工程建设标准化先进个人和全国墙材革新工作先进个人荣誉称号。 工作经历 1996.04—1999.06 哈尔滨建筑大学 助教 1999.07—2001.10 哈尔滨工业大学 讲师 2001.11—2007.06 哈尔滨工业大学 副教授 2007.07—至今 哈尔滨工业大学 教授 2003.11—至今 混凝土与砌体结构研究中心 主任 教育经历 1990年-1994年, 就读于哈尔滨建筑大学，学士 1994年-1999年, 就读于哈尔滨建筑大学，硕士、博士 1999年-2001年, 在中国地震局工程力学研究所完成博士后研究工作 奖项成果 节能省地环保型承重墙体系的研究与应用，2009年黑龙江省科技进步一等奖 大庆奥林国际公寓A、D区工程，2009年第六届全国优秀建筑结构设计二等奖 汶川地震震后受损房屋结构加固方法及图例，2010年黑龙江省城乡建设科技进步三等奖 汶川地震震后受损房屋结构加固方法及图例，2010年黑龙江省科技进步三等奖 百米级配筋砌块砌体结构高层建筑研究与应用，2015年黑龙江省科技进步二等奖 既有建筑结构低影响安全加固关键技术创新与实践，2017年北京市科技进步二等奖 东北严寒地区绿色村镇建设关键技术研究与应用，2018华夏建设科学技术奖一等奖 既有建筑再生改造安全性提升关键技术创新与应用，2018华夏建设科学技术奖二等奖

1、结构工程 现代砌体结构设计理论与方法 土木工程鉴定、加固与改造技术 历史建筑维修保护与性能提升技术 混凝土细观数值分析 2、建筑工程管理 绿色建筑材料、节能与结构一体化技术 碳排放定量计算与分析 数字化工程质量控制 基于定位服务的建筑工程数字化

哈尔滨工业大学混凝土与砌体结构中心任主任 黑龙江省第一次全国自然灾害综合风险普查技术支撑组 副组长 中国文物保护协会文物建筑安全检测鉴定与抗震评估专家委员会 委员 黑龙江省建设工程领域应急专家库 专家 哈尔滨排水集团有限责任公司 外部董事 黑龙江省应急管理厅应急管理辅助决策组 专家 中国勘察设计协会结构分会检测鉴定与加固改造技术专家工作组 副主任委员 全国建筑物鉴定与加固标准技术委员会 委员 中国建筑学会抗震防灾分会高层建筑抗震和绿色村镇专业委员会 委员 中国工程建设标准化协会建筑物鉴定与加固专业委员会第七届委员会 委员

现代砌体结构领域代表性论文 Experimental Investigation into the Seismic Performance of Prefabricated Reinforced Masonry Shear Walls with Vertical Joint Connections[J]. APPLIED SCIENCES-BASEL, 2021,11(10). Seismic performance of shear -critical prefabricated reinforced masonry shear walls with innovative vertical joint connections[J]. ENGINEERING STRUCTURES, 2020,219. Experimental investigation of effect of section configuration on seismic performance of an innovative integrated concrete masonry wall system[J].ENGINEERING STRUCTURES,2020,206:110163. Experimental Investigation into the Seismic Performance of Fully Grouted Concrete Masonry Walls Using New Prestressing Technology[J]. APPLIED SCIENCES-BASEL, 2019,9(20). Seismic performance of shear -critical prefabricated reinforced masonry shear walls with innovative vertical joint connections[J]. ENGINEERING STRUCTURES, 2020,219:110958. Spatial variability and sensitivity analysis on the compressive strength of hollow concrete block masonry wallettes[J]. Construction and Building Materials, 2017, 140:129-138. Shear capacity estimation of fully grouted reinforced concrete masonry walls using neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system models[J]. Construction and Building Materials, 2017, 153: 937-947 Stress-strain model for hollow concrete block masonry under uniaxial compression[J]. Materials and Structures, 2017, 50: 417-426 Estimation of compressive strength of hollow concrete masonry prisms using artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems[J]. Construction and Building Materials, 2016, 125: 417-426 建筑工程管理领域代表性论文 Machine learning-based real-time tracking for concrete vibration,AUTOMATION IN CONSTRUCTION,2022,140. Analysis of embodied carbon in the building life cycle considering the temporal perspectives of emissions: A case study in China,ENERGY AND BUILDINGS,2017,155:404-413. Life-cycle carbon emission assessment and permit allocation methods: A multi-region case study of China's construction sector,ECOLOGICAL INDICATORS,2017,72:910-920. Hybrid input-output analysis for life-cycle energy consumption and carbon emissions of China’s building sector. Building and Environment, 2016, 104:188-197. Assessment of embodied carbon emissions for building construction in China: Comparative case studies using alternative methods. Energy and Buildings, 2016, 130:330-340. Life-cycle assessment and control measures for carbon emissions of typical buildings in China,BUILDING AND ENVIRONMENT,2015,86:89-97. 混凝土细观力学领域代表性论文 Fractal dimension of concrete meso-structure based on X-ray computed tomography[J]. Powder technology, 2019, 350:91-99. Fractal dimension in concrete and implementation for meso-simulation, Construction and Building Materials, 2017,143:464-472. Quantity and shape modification for random-fractal-based 3D concrete meso-simulation, Powder Technology, 2017,320:161-178. Random-fractal-method-based generation of meso-model for concrete aggregates[J]. Powder technology, 2015, 284:63-77.