Mason学长聊科研，旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议 这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
张教授是西北工业大学航空学院的知名教授，也是该院的副院长。他1997年进入西北工业大学攻读飞行器设计专业本科，随后在该校继续深造，分别于2004年和2006年获得流体力学硕士和博士学位。毕业后张教授留校任教，先后担任讲师、副教授、博士生导师和教授，职称晋升速度之快令人瞩目。
作为一位年轻有为的学者，张教授在短短十几年间就取得了令人瞩目的成就。他曾担任航空学院院长助理、流体力学系主任和翼型叶栅空气动力学国家级重点实验室副主任等重要职务，体现了学校对他的高度重视与信任。2012-2013年期间，张教授还获得国家公派机会，赴英国利物浦大学工学院访学，拓宽了国际视野。
张教授的研究领域主要集中在气动弹性力学、流体力学与人工智能的交叉应用、新概念飞行器空气动力学、理论与计算流体力学以及流动主动/被动控制等方向。这些研究方向紧跟航空航天领域的前沿发展，既有深厚的理论基础，又具有重要的工程应用价值。
主要研究方向与成果分析
通过分析张教授近年来发表的论文，我们可以清晰地看出他的几个主要研究方向及取得的重要成果：
(1) 气动弹性力学研究
气动弹性是研究流体与结构之间相互作用的学科，对飞行器设计至关重要。张教授在该领域做出了突出贡献，特别是在颤振预测和分析方面。
2019年发表在《Aerospace Science and Technology》上的论文提出了一种低成本低风险的颤振预测方法，可以从试验数据中有效预测颤振特性。这对于飞行器设计和安全性评估具有重要意义。
另一篇2019年发表的论文研究了串列叶栅的颤振分析，采用流固耦合方法，为涡轮机械的设计提供了重要参考。
(2) 流体力学与人工智能的交叉应用
张教授敏锐地把握住了人工智能在传统学科中的应用前景，将机器学习方法引入到湍流模型和气动优化等问题中。
2019年在《Physics of Fluids》上发表的论文利用机器学习方法构建了翼型绕流的湍流模型，为CFD仿真提供了新思路。
另一项工作是将POD(Proper Orthogonal Decomposition)方法与CST(Class Shape Transformation)翼型参数化方法相结合，构建了一种高效的气动外形优化框架。
(3) 减阶模型在非定常空气动力学中的应用
为了降低计算成本，张教授团队在减阶建模方面做了大量工作。如2018年提出的一种非线性气动弹性分析的分层减阶模型方法，以及2019年发表的用于复杂气动弹性模拟的混合减阶框架等。
这些方法显著提高了非定常空气动力学分析的效率，为工程应用提供了有力支持。
(4) 不确定性量化与优化设计
考虑到实际工程中的各种不确定性因素，张教授团队开展了一系列不确定性量化与优化设计的研究工作。
如2018年提出的一种基于自适应随机优化框架的鲁棒气动外形设计方法，以及采用稀疏网格多项式混沌展开方法进行翼型气动特性不确定性分析等。
这些工作为提高飞行器设计的可靠性和鲁棒性提供了重要参考。
研究方法与特色
通过对张教授的研究成果进行分析，我们可以总结出他的研究方法具有以下几个显著特点：
(1) 理论与应用并重
张教授的研究既注重基础理论的创新，又关注实际工程问题的解决。例如，他在颤振预测、减阶建模等方面的理论创新工作，都紧密结合了航空航天领域的实际需求。
(2) 学科交叉融合
张教授善于将人工智能、大数据等新兴技术与传统流体力学相结合，开辟了诸如机器学习湍流模型等新的研究方向。这种跨学科的研究思路体现了他的学术视野和创新意识。
(3) 计算与试验相结合
在研究方法上，张教授注重计算与试验的有机结合。一方面发展高效的数值方法和计算模型，另一方面也重视试验数据的获取和分析，以验证理论模型的有效性。
(4) 注重工程实用性
张教授的许多研究工作都着眼于提高计算效率、降低设计成本等实际问题。例如，他在减阶建模和优化设计方面的工作，都具有很强的工程应用价值。
研究前沿与发展趋势
基于张教授的研究方向和近期发表的论文，我们可以展望该领域的一些研究前沿和发展趋势：
(1) 人工智能在流体力学中的深度应用
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在流体力学中的应用将更加广泛和深入。未来可能会出现更多基于数据驱动的湍流模型、气动优化算法等。
(2) 多学科耦合分析与优化
航空航天器的设计日益复杂，需要考虑空气动力学、结构、控制等多个学科的耦合作用。发展高效的多学科耦合分析和优化方法将是一个重要方向。
(3) 不确定性量化与鲁棒设计
考虑到实际工程中存在的各种不确定性因素，如何在设计阶段进行有效的不确定性量化和鲁棒优化，将是一个持续受关注的研究热点。
(4) 新概念飞行器气动特性研究
随着各种新型飞行器概念的不断涌现，如高超声速飞行器、柔性飞翼等，对其独特的气动特性进行深入研究将具有重要意义。
(5) 高效数值方法与减阶模型
面对日益复杂的工程问题，发展更高效的数值算法和减阶模型方法，以降低计算成本、提高分析效率，仍将是一个重要的研究方向。
对有意申请教授课题组的建议
对于有意向申请张教授课题组进行暑期科研或攻读硕博学位的学生，我提出以下几点建议：
(1) 夯实基础知识
张教授的研究涉及流体力学、计算数学、人工智能等多个学科，因此扎实的数学和力学基础知识是非常必要的。建议重点学习流体力学、计算方法、最优化理论等相关课程。
(2) 提升编程能力
从张教授的研究成果来看，编程实现各种数值算法是必不可少的技能。建议熟练掌握MATLAB、Python等科学计算语言，并了解一些常用的CFD软件。
(3) 关注前沿动态
密切关注该领域的最新研究进展，可以通过阅读张教授及其团队发表的论文，参加相关学术会议等方式来了解学科前沿。
(4) 培养创新思维
张教授的研究工作体现了很强的创新性，因此培养自己的创新思维和问题意识很重要。可以尝试思考一些开放性问题，提出自己的想法。
(5) 提高英语水平
张教授有国外访学经历，且发表了大量英文论文，因此良好的英语读写能力是很有必要的。建议坚持阅读英文文献，提高科技英语水平。
(6) 主动与导师沟通
如果有机会，可以尝试与张教授或其团队成员进行邮件沟通，表达自己的研究兴趣，询问是否有合适的科研机会。主动性和热情往往会给导师留下好印象。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
