张盛龙

个人简介：

博士研究生，长期深耕于流体力学与人工智能交叉领域，主要研究方向涵盖CFD流体仿真计算（含复杂流场建模与数值求解）、最优化技术（含多目标优化与工程适配算法），以及神经网络驱动的人工智能算法研发，致力于构建“仿真-优化-智能决策”一体化体系。发表多篇SCI检索论文，牵头研发的成果获授权发明专利10余项。指导学生团队在国家级、省级各类竞赛中屡获佳绩，以核心成员身份斩获多个国家级教学比赛奖项。

主要教学课程：

流体力学、工程热力学与传热学

研究方向：

CFD流体仿真计算、最优化技术，以及神经网络等人工智能算法的交叉融合研究，重点探索多学科技术在复杂工程问题建模、求解与智能优化中的创新应用。

荣誉：

产教融合优秀指导教师

项目：

   主持江苏省自然科学基金项目一项，江苏省高校自然科学基金项目一项

代表性学术论文：

1、Zhang, S, Tezdogan, T, Zhang, B & Lin, L. Research on the hull form optimization using the surrogate models.

2、Zhang, S. Research on the Deep Learning Technology in the Hull Form Optimization Problem.

联系方式：504355827@qq.com