陶俊

发布时间:2020-11-27浏览次数:1029



邮箱:juntao@fudan.edu.cn


邯郸校区光华楼东主楼2704


教育经历:

  • 2009-92014-7, 复旦大学, 流体力学, 博士

  • 2005-92009-7, 复旦大学, 飞行器设计与工程, 学士


工作经历:

  • 2020-5至今, 复旦大学, 航空航天系, 青年副研究员

  • 2017-102019-10, 加州大学欧文分校, Associate Specialist

  • 2014-62017-1, 复旦大学, 博士后


研究方向和领域:

主要集中在飞行器设计和空气动力学两方面。参与了国产大型客机C919CR929和商用航空发动机CJ-1000CJ-2000的多项国家重大专项的气动设计研制工作,研究方向包括:复杂流动机理、计算空气动力学、飞行器总体设计、飞机/发动机空气动力学优化和设计,飞机/发动机气动噪声计算与降噪设计、基于人工智能的优化设计方法等。


人才计划与主持的科研项目:

  • 2020上海市浦江人才计划

  • 旋翼空气动力学重点实验室基金:高海拔大气环境下的旋翼翼型优化设计

  • 气动噪声控制重点实验室基金:大型客机增升装置气动噪声高精度数值分析方法研究

  • 复旦大学引进人才启动项目:基于多可信度代理模型的大型客机高效气动优化设计方法研究

  • 上海市科委科研项目:上海固定翼长航时无人机关键技术研究论证

  • 航空科学基金重点项目:民发专项-基于层流减阻思想的短舱涂层应用技术研究


以骨干成员参与的科研项目:

  • 工信部民机重大专项五项

  • 上海市经信委重点科技专项—民用大型客机总体气动系统设计平台

  • 上海市教委联合创新计划—航空发动机短舱的层流减阻优化设计与试验验证研究

  • 大型客机重大专项—C919飞机机翼气动设计

  • 大型客机重大专项—C919飞机增升装置气动设计

  • 大型客机重大专项—C919飞机增升装置地面效应计算分析

  • 大型客机重大专项— C919飞机干净构型高速分离特性研究及翼面分离控制器设计



代表性成果:

1)发表论文:

  • Jun Tao, Gang Sun. A Novel Optimization Method for Maintaining Aerodynamic Performances in Noise Reduction Design [J]. Aerospace Science and Technology, 2015, 43: 415-422.(SCI Q1区,航空航天Top 2期刊)

  • Jun Tao, Gang Sun. An Artificial Neural Network Approach for Aerodynamic Performance Retention in Airframe Noise Reduction Design of a 3D Swept Wing Model [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2016, 29(5): 1213-1225. (SCI Q1)

  • Jun Tao, Gang Sun, Jingzhe Si, Zhibo Wang. A Robust Design for a Winglet Based on NURBS-FFD Method and PSO Algorithm [J]. Aerospace Science and Technology, 2017, 70: 568-577. (SCI Q1区,航空航天Top 2期刊)

  • Jun Tao, Gang Sun, Gang Wu, Liqiang Guo, et al. An Innovative Study on Low Surface Energy Micro-nano Coatings with Multilevel Structures for Laminar Flow Design [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2019, 32(3): 577-584. (SCI Q1)

  • Jun Tao, Gang Sun, Xinyu Wang, Liqiang Guo. Robust Optimization for a Wing at Drag Divergence Mach Number Based on an Improved PSO Algorithm [J]. Aerospace Science and Technology, 2019, 92: 653-667. (SCI Q1区,航空航天Top 2期刊)

  • Jun Tao, Gang Sun. Application of Deep Learning Based Multi-Fidelity Surrogate Model to Robust Aerodynamic Design Optimization [J]. Aerospace Science and Technology, 2019, 92: 722-737. (SCI Q1区,航空航天Top 2期刊)

  • Jun Tao, Gang Sun, Liqiang Guo, Xinyu Wang. Application of a PCA-DBN-based Surrogate Model to Robust Aerodynamic Design Optimization [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2020, 33(6): 1573-1588. (SCI Q1)

  • Liqiang Guo, Jun Tao*, Cong Wang, Miao Zhang, Gang Sun*. Fuel efficiency optimization of high-aspect-ratio aircraft via variable camber technology considering aeroelasticity [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G-Journal of Aerospace Engineering, 2020. DOI: 10.1177/ 0954410020959964 (SCI检索)


2)授权发明专利:

  • 游波, 孙刚, 吴刚, 郭红冲, 陶俊.一种低表面能微纳米涂层材料及其制备方法. 中国, ZL 201610537163.2.

  • 孙刚, 游波, 陶俊, 王舒悦. 一种基于微纳米涂层的飞机机翼转捩延迟方法. 中国, ZL 201610537263.5.

  • 孙刚, 王舒悦, 孙燕杰, 陶俊. 基于人工神经网络的飞机翼型优化设计方法. 中国, ZL 201510196146.2.

  • 孙刚, 王舒悦, 孙燕杰, 陶俊. 基于人工神经网络的飞机翼型/机翼反设计方法. 中国, ZL 201510198979.2.


导师寄语:

本课题组主要从事民用飞行/发动机数值模拟、系统仿真、总体气动优化设计、多学科优化以及应用空气动力学等方面研究,提倡在传统方法的基础上,积极开展新兴方法(如深度学习、人工智能)和多学科交叉融合研究(如材料科学、大数据)。欢迎有志于从事航空航天事业的本科生、研究生和博士后加入本课题组。