孫剛(復旦大學航空航天系主任)

孫剛，現任復旦大學航空航天系主任。

孫剛主要致力於流體力學與飛行器總體設計兩方面。

基本介紹

• 中文名：孫剛
• 國籍：中國
• 畢業院校：西北大學、西北工業大學

教育經歷

1987年在西北大學計算數學專業獲得理學學士學位；

1990年3月在西北工業大學計算空氣動力學專業獲得碩士學位；

1994年4月在西北工業大學計算空氣動力學專業獲得博士學位；

孫剛

工作經歷

1993年~2001年在西北工業大學翼型研究中心工作；

1997年~1998年德國宇航院客座學者；

2001年~2006年在上海交通大學工程力學系工作；

2002年~2003年德國慕尼黑工業大學客座學者；

2006年~至今在復旦大學航空航天系工作

2020年~至今復旦大學航空航天系系主任。

學術兼職

1.教育部學位與研究生教育發展中心評審專家

2.教育部航空航天專業教學指導委員會委員

3.國家科學技術獎與上海科學技術獎評審專家

4.工信部重大專項飛機、發動機組編審組專家

5.民用飛機模擬飛行國家重點實驗室學術委員會委員

6.中國空氣動力學理事

7.上海航空學會空氣動力學會副主任

8.上海民用發動機學會委員

9.上海民機試飛工程技術研究中心工程技術委員會委員

10.上海市航空發動機數字孿生重點實驗室學術委員會委員

研究領域

研究方向主要致力於流體力學與飛行器總體設計兩方面。研究內容廣泛，流體力學方面主要涉及複雜流動機理、計算流體力學等；飛行器總體設計方面主要涉及飛行器總體參數最佳化設計、總體-氣動一體化設計、人工智慧設計技術、航空發動機流動控制研究、航空發動機數字孿生研究、航空發動機故障診斷與健康管理等。

所獲榮譽

科技獲獎

1.1996年獲航空科技進步三等獎，項目名稱：跨音速全速勢方程複雜組合體氣動計算與軟體研製。；

2.1997年獲得德國BMBF獎學金，2003年獲德國DAAD獎學金；

3.1997年榮立“八五”重點實驗室建設工作個人三等功；

4.2004年“先進翼型設計技術及套用”，國防科學技術一等獎；

5.2004年6月“先進翼型與飛行器空氣動力學一體化設計研究”獲陝西高等學校一等獎；

6.2004年7月“先進翼型設計技術及對飛機設計的套用”獲陝西國防科技一等獎。

7.2021年獲上海市科技進步二等獎

榮譽稱號

1.2005年獲中國空氣動力學會工作先進個人

2.2005年獲上海交通大學優秀教師稱號

3.2020年獲復旦大學優秀共產黨員稱號

教學獲獎

1.2004年上海交通大學第六屆吳紹轔獎教金；

2.2004年“工科流體力學課程改革與立體化建設” 獲上海優秀教學成果二等獎；

3.2005年獲上海交通大學優秀教師稱號。

科研項目

主持和參加的研究項目包括大型客機重大專項、商用航空發動機重大專項、973計畫、上海市重點項目等60餘項，主要包括：

國家重點基礎研究發展計畫（973計畫）-民機駕駛艙人機工效綜合仿真理論與方法研究

國家重點基礎研究發展計畫（973計畫）-大型客機減阻機理和方法研究

工信部民機重大專項六項

上海市經信委重點科技專項-民用大型客機總體氣動系統設計平台

上海市教委聯合創新計畫-航空發動機短艙的層流減阻最佳化設計與試驗驗證研究

航空科學基金-基於層流減阻思想的短艙塗層套用技術研究

航空科學基金-民用發動機低壓渦輪葉片氣動結構多學科集成最佳化設計

航空科學基金-葉輪機械葉片氣動反設計研究

大型客機重大專項-C919飛機機翼氣動設計

大型客機重大專項-C919飛機增升裝置氣動設計

大型客機重大專項-C919飛機增升裝置地面效應計算分析

大型客機重大專項- C919飛機乾淨構型高速分離特性研究及翼面分離控制器設計

上海市教委聯合創新計畫-發動機風扇葉片流動損失控制數值模擬及試驗驗證技術研究

商用航空發動機重大專項-風扇葉型層流設計與湍流減阻試驗驗證研究

商用航空發動機重大專項-短艙反推過渡態與飛發一體化數值模擬研究

商用航空發動機重大專項-側風條件下短艙和風扇非定常模擬仿真

商用航空發動機重大專項-層流短艙氣動最佳化設計技術研究

商用航空發動機重大專項-基於運營數據的寬體客機航空發動機數據驅動模型構建技術

發表論文

共發表論文100多篇，代表作有：

1.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.

2.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.

3.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.

4.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.

5.Xinyu Wang, Shuyue Wang, Jun Tao, Gang Sun, et al. A PCA-ANN-based inverse design model of stall lift robustness for high-lift device [J]. Aerospace Science and Technology, 2018, 81: 272-283.

6.Shuyue Wang, Gang Sun, Wanchun Chen, et al. Database self-expansion based on artificial neural network: An approach in aircraft design [J]. Aerospace Science and Technology, 2018, 72: 77-83.

7.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.

8.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.

9.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.

10.Zhibo Wang, Gang Sun. Parameters influence on maneuvered towed cable system dynamics, Applied Ocean Research, 2015, 49: 27-41.

11.Gang Sun, Yanjie Sun, Shuyue Wang. Artificial neural network based inverse design: Airfoils and wings, Aerospace Science and Technology, 2015, 42: 415-428

12.陶俊，孫剛，徐康樂，基於人工神經網路的縫翼凹槽填充降噪設計，空氣動力學學報，2015，33(4)：515-522.

13.司景喆，孫剛，孟德虹，基於粒子群算法的海上風機葉片最佳化算法研究，空氣動力學學報，2013，31(4)：498-502.