Specjalność naukowa
mechanika (metody obliczeniowe mechaniki, metody sztucznej inteligencji, modelowanie wieloskalowe)

Działalność naukowa

• Stopień doktora nauk technicznych w zakresie mechaniki w 2002 roku,
• stopień doktora habilitowanego nauk technicznych w zakresie mechaniki w 2012 roku.  

Zainteresowania badawcze
Główny obszar zainteresowań badawczych związany jest z zastosowanie równoległych metod sztucznej inteligencji w problemach optymalizacji wieloskalowej. Badania prowadzone są z użyciem metod takich jak równoległe, rozproszone, gridowe algorytmy ewolucyjne, sztuczne systemy immunologiczne, systemy rojowe. Zagadnienia wieloskalowe rozwiązywane są w oparciu o metodę homogenizacji numerycznej, a zadania bezpośrednie w poszczególnych skalach, z użyciem metody elementów skończonych (MES) lub metody elementów brzegowych (MEB). Równoleglizacja obliczeń prowadzona jest hierarchicznie, na poziomie algorytmu optymalizacji, metod homogenizacji jak i rozwiązywania zadań bezpośrednich MES czy też MEB. Obliczenia prowadzone są na wielordzeniowych procesorach, systemach wieloprocesorowych, kartach GPU jak również klastrach i superkomputerach.

Najważniejsze opublikowane prace, m.in.:

• Operational Load Monitoring of a Composite Panel Using Artificial Neural Networks, W. Mucha, W. Kuś, J. C. Viana, J. P. Nunes, Sensors, 20, 2534, 2020, https://doi.org/10.3390/s20092534
• Mechanical Properties of Monolayer MoS2 with Randomly Distributed Defects, M. J. Akhter, W. Kuś, A. Mrozek, T. Burczyński, Materials, 13(6), 1307, 2020, https://doi.org/10.3390/ma13061307
• Burczynski, T., Kuś, W., Beluch, W., Długosz, A., Poteralski, A., Szczepanik, M., Intelligent Computing in Optimal Design , Solid Mechanics and Its Applications, Series Volume 261, Springer International Publishing 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34161-9
• Sposób wytwarzania biodegradowalnego stentu naczyniowego (Method for producing biodegradable vascular stent) Dobrzyński Piotr, Kasperczyk Janusz, Sobota Michał, Pastusiak Małgorzata, Smola-Dmochowska Anna, Jelonek Katarzyna, Kuś Wacław, Milewski Krzysztof, Krauze Agata, Buszman Piotr, Buszman Paweł, Hirnle Piotr, Kokot Grzegorz, Śmigiel-Gac Natalia, Włodarczyk Jakub, Jaworska Joanna, Kaczmarczyk Bożena, Stojko Mateusz, Karpeta Paulina Zgłoszenie patentowe 424990 z dnia 2018-03-22
• Anisotropic-Cyclicgraphene: A New Two-Dimensional Semiconducting Carbon Allotrope. M. Maździarz, A. Mrozek, W. Kuś, T. Burczyński, Materials, 11(3), 432, 2018, doi:10.3390/ma11030432
• Application of mode superposition to hybrid simulation using real time finite element method, W. Mucha, W. Kuś, MECHANIKA, 23(5), pp.673-677, 2017, http://dx.doi.org/10.5755/j01.mech.23.5.14642
• FPGA support in hybrid simulation using finite element method, W. Mucha, W. Kuś, Solid State Phenomena , 260 SSP, pp. 105-112, 2017, DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.260.105
• Method for determining structures of new carbon-based 2D materials with predefined mechanical properties, A. Mrozek, W. Kuś, T. Burczyński, International Journal for Multiscale Computational Engineering, 2017, DOI: 10.1615/IntJMultCompEng.2017020429
• First-principles study of new X-graphene and Y-graphene polymorphs generated by the two stage strategy, M. Maździarz, A. Mrozek, W. Kuś, T. Burczyński, Materials Chemistry and Physics, 202C, 7-14, 2017, DOI: 10.1016/j.matchemphys.2017.08.066
• Multicriteria identification of parameters in microscale heat transfer, W. Kuś, J. Dziatkiewicz, International Journal of Numerical Methods For Heat & Fluid Flow, 27(3), 587-597, 2017, DOI: 10.1108/HFF-03-2016-0109
• CFD-based shape optimisation of a CO2 two-phase ejector mixing section, M. Palacz, J. Smolka, W. Kuś, et al., Applied Thermal Engineering, 95, 62-69, 2016, DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2015.11.012
• Nano level optimization of graphene allotropes by means of a hybrid parallel evolutionary algorithm, A. Mrozek,W. Kuś, T. Burczyński, Computational Materials Science, Vol.106, 2015, pp. 161–169, doi:10.1016/j.commatsci.2015.05.002
• Memetic Optimization of Graphene-Like Materials on Intel PHI Coprocessor, W. Kuś, A. Mrozek, T. Burczynski, Artificial Intelligence and Soft Computing, Icaisc 2016, 9692, 401-410, 2016
• Optimization of bone scaffold structures using experimental and numerical data, P. Makowski, W. Kuś, Acta Mechanica, 227(1), 139-149, 2016
• Mode superposition and real time finite element method in hybrid simulation, W. Mucha, W. Kuś, Mechanika 2016: Proceedings of the 21st International Scientific Conference, 190-192, 2016
• Grid-enabled evolutionary algorithm application in the mechanical optimization problems, Kus, W., Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20, 5, pp. 629-636, 2007. DOI: 10.1016/j.engappai.2006.11.018
• Bioinspired Algorithms in Multiscale Optimization, Kus, W.; Burczynski, T., Computer Methods in Mechanics, pp. 183-192, Springer, 2010.
• Optimization and defect identification using distributed evolutionary algorithms, Burczynski, T.; Kus, W.; Dlugosz, A.; et al., Engineering Applications of Artificial Intelligence, 17, 4, pp. 337-344, 2004. DOI: 10.1016/j.engappai.2004.04.007
• A computational continuum-discrete model of materials, Burczynski, T.; Mrozek, A.; Kus, W., Bulletin of the Polish Academy of Sciences-Technical Sciences, 55, 1, pp. 85-89, 2007.
• Microstructure Optimization and Identification in Multi-scale Modelling, Burczynski, T.; Kus, W., Eccomas Multidisciplinary Jubilee Symposium, 14, pp. 169-181, 2009.
• Parallel bioinspired algorithms in optimization of structures, Kus, W.; Burczynski, T., Parallel Processing and Applied Mathematics LNCS, 4967, pp. 1285-1292, 2008.