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周强 |
研究领域（方向）
1.气固两相流基础和应用研究；
2.神经网络、深度学习在气固流动中的应用；
3.介尺度科学；
4.直接煤/碳燃料电池。
个人及工作简历
浙江大学工程力学系取得本科学位（2000-2004）,清华大学工程力学系取得博士学位（2004-2010）,曾在美国俄亥俄州立大学化学与生物分子工程系做博士后研究工作（2010-2015）；2015年6月入选太阳成集团tyc234cc“青年拔尖人才支持计划”； 2015年8月底回国，任职于太阳成集团tyc234cc化工学院；2017年3月入选中国化工学会过程模拟及仿真专委会首届委员，2018年8月入选中国颗粒学会第三届青年理事会理事。
科研项目
现主持国家自然科学基金两项，省自然科学基金一项。
学术及科研成果、专利、论文
目前发表译著一部，SCI文章10余篇，多发表在Journal of Fluid Mechanics, Journal of Computational Physics, AIChE Journal等流体力学和化工领域颇具声望的期刊上。发展了具有二阶精度的浸没边界-格子玻尔兹曼方法，并基于该方法探究了颗粒旋转对气固相互作用力的影响，给出了从零到紧密随机排布所有可能固体体积分数下颗粒所受Magnus升力和转矩的计算模型，这一成果为工程大尺度计算提供了更完备的气固相互作用亚格子模型。在预测含复杂介尺度结构的气固曳力方面，构建了气相漂移速度的输运方程，提出了预测气相漂移速度进而得到准确曳力的新思路。
联系方式
电子邮箱：zhou.590@xjtu.edu.cn
