研究领域是绿色船舶与智能船舶，在人工智能与船舶设计研究、船型优化与纵倾减阻研究、救生舱水下出舱性能预报方法等方面开展了系统的研究工作，提出了一些具有创新性的解决方法。开展了一系列船型优化设计与水动力性能方面的研究工作，形成了船型智能设计方法、船舶纵倾减阻软件、出舱流固弱耦合法等方面的研究成果，为我国船舶技术发展和造船强国事业做出了一定的贡献，主要研究成果如下：（1）提出了运用机器学习来实现船型设计的新方法。该方法综合考虑兴波阻力和粘性影响，运用机器学习方法预报阻力，结合船模试验数据形成船型与阻力系数关联的有效样本，基于生成式神经网络实现目标参数条件下的船型设计。该方法可不依赖于设计者经验，即能缩短设计周期，又能提高设计效率和设计质量，为船舶设计工作者提供一种新方法。该研究工作得了国家自然科学基金委的资助，已获发明专利1项，在Ocean Engineering等期刊上发表论文8篇，该船型设计方法已被相关船舶设计院采纳并应用于新船型设计。（2）开发了具有自主知识产权的船舶纵倾减阻软件。针对三大主流船型(集装箱船、油船和散货船)，开展了系列船型的纵倾优化节能技术研究，通过构建纵倾优化数学模型，采用最佳纵倾响应面分析法，建立纵倾优化数据库，开发了具有自主知识产权的船舶最佳纵倾软件。采用该软件能有效降低主机功率需求，节省燃油消耗，降低碳排放，提高船舶营运经济性。该软件经多个航运公司实船测试验证，表明该软件使用方便友好、结果可靠，平均可节省燃油3%-5%，该软件已装实船近百条。该研究工作已获发明专利3项（其中两项完成了技术转让），在Journal of Ship Research、Ocean Engineering等期刊上发表论文7篇。（3）提出了救生舱水下出舱性能预报流固弱耦合法。救生舱水下出舱非定常运动过程中受到强附加质量力的影响，使得常规流固耦合算法易发散、不收敛，借鉴虚拟附加质量的概念，提出了一种收敛性良好的弱耦合方法。救生舱与载体间的随机接触，运用多刚体接触力学的硬接触模型和库伦摩擦模型对该变约束行为进行求解，形成一套有效的救生舱水下出舱性能预报方法，为救生舱总体设计优化提供有效的技术支撑。该技术已被相关总体所采用并应用于新型救生舱研制，并在Ocean Engineering等期刊上发表论文8篇。