研究领域
机器学习 工程类 流体力学 有限元
导师介绍
【资历/研究方向】
硕士毕业于国内top2, 博士于欧洲顶尖理工院校，研究方向聚焦于流体力学与传热的数值模拟和实验方法，广泛应用于安全风险评估与事故管理等工程领域。近年来致力于推动机器学习在热能工程中的交叉融合，探索工程建模的智能化与数据驱动转型。
【实习/工作/项目经历】
现任欧洲顶尖理工院校博士后研究员，深度参与多个欧盟及OECD国际合作项目，具备丰富的科研及项目执行经验。
【科研论文/审稿人/会议&期刊任职】
在IJHMT (International Journal of Heat and Mass Transfer), IJMF ( International Journal of Multiphase Flow), ATE (Applied Thermal Engineering) 等国际期刊发表 SCI 论文 10+ 篇（其中一作 10 篇）
担任 ICHMT (International Communications in Heat and Mass Transfer) 和多个国际会议审稿人
多次获得会议最佳论文奖
指导经验
指导多位硕博研究生开展基于机器学习的仿真数据重构与预测研究，已产出多篇国际会议论文；
擅长跨学科学生的科研能力培养与成长路径规划，提供定制化辅导方案。
招生方向
1) 结合计算流体力学(如 ANSYS Fluent)或相似结构的数据(例如有限元)进行数据驱动建模与物理场重构及其预测;
2) 基于机器学习的实验设计，优化传感器布置，关键工况提取(例如识别失效区域)；
3) 实验中涉及的图像处理技术，例如气泡识别，分割、多相流流型判断等。