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邯郸校区光华楼东主楼2704室
教育经历：
2009-9至2014-7, 复旦大学, 流体力学, 博士
2005-9至2009-7, 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
2017-10至2019-10, 加州大学欧文分校, Associate Specialist
2014-6至2017-1, 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C919、CR929和商用航空发动机CJ-1000、CJ-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区)
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区)
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区)
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。
