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周华    研究科学家系列助理研究员 

邮件: zhouhua@mail.tsinghua.edu.cn

教育背景

2012 - 2018:清华大学 动力工程及工程热物理 博士

2008 - 2012:清华大学 车辆工程 本科

工作履历

2020 – 至今:清华大学 澳门信誉最好的十大平台 助理研究员

2019 – 2020:澳大利亚新南威尔士大学 机械与制造工程学院 博士后

研究领域

湍流反应流、两相流的数值模拟与建模;

湍流燃烧模拟诊断,敏感性、不确定性分析;

污染物排放预测

研究概况

    围绕航空发动机中的贫燃吹熄、污染物排放、喷雾雾化等关键基础问题,开展了一系列基于自主代码的高保真数值模拟的研究,构建了工程可用的新物理模型与数值模拟诊断方法。

 

奖励与荣誉

2017年获得亚太青年学者奖(young investigator prize,2年1次,每次5人)


学术成果

    目前已发表 SCI 论文 18 篇,EI 论文 6 篇。期刊论文发表于航空发动机领域紧密相关期刊的AIAA Journal、J. Propul. Power 共 2 篇,燃烧领域顶级期刊Combust. Flame 和 Proc. Combust. Inst. 共 8 篇。



主要研究成果包括:

1. 针对与发动机工况紧密相关的薄反应区燃烧模式,发展了一种新的标量混合时间尺度模型,用以描述湍流-化学反应协同作用下的反应标量混合规律,显著提升了输运概率密度函数方法对于湍流预混火焰的预测性能

2. 针对湍流火焰中局部熄火/再燃以及火焰稳燃,发展了一种基于输运概率密度函数模拟的高效敏感性分析方法,量化了小尺度混合与化学反应的相对重要性,对于理解控制物理机制、指导工程设计具有促进意义

3. 针对燃氢燃气轮机氮气掺混工况,揭示了火焰锋面与火焰后区NOx的生成规律以及氮气掺混条件下NOx生成的关键反应路径,提出了一个耦合氮气掺混、预混程度与停留时间的NOx排放预测模型,实现了燃氢燃气轮机氮气掺混工况NOx排放的高效预测

4. 针对压力旋流与气动雾化喷嘴产生喷雾的初次雾化,采用高解析度数值模拟,揭示了液膜周期破碎的现象。分析了表面波的特征频率,基于流体微团与表面波之间的相对运动,为瑞利-泰勒破碎提供了更深层的阐释

5. 针对正庚烷单液滴的蒸发燃烧,提出了一个基于指数分布的源项分配方式,消除了欧拉-拉格朗日方法要求网格尺寸远大于液滴直径的约束,系统研究了不同的质量分配策略对火焰形态的影响,提供了模型选取的依据,有助于提升喷雾燃烧的预测性能


成果转化方面:发展的标量混合时间尺度模型形成了软件专著,技术支撑相关研究。


5篇代表性论文:

[1] H. Zhou, Z. Li, T. Yang, E.R. Hawkes, Z. Ren, H. Wang, A. Wehrfritz, An evaluation of gas-phase micro-mixing models with differential mixing timescales in transported PDF simulations of sooting flame DNS, Proc. Combust. Inst., doi:https://doi.org/10.1016/j.proci.2020.07.047(2020).

[2] H. Zhou, T. Yang, B. Dally, Z. Ren, LES/TPDF investigation of the role of reaction and diffusion timescales in the stabilization of a jet-in-hot-coflow CH4/H2 flame, Combust. Flame. 211 (2020) 477-492.

[3] H. Zhou, Z. Ren, D.H. Rowinski, S.B. Pope, LES/FDF Simulations of a Near-Limit Turbulent Lean Premixed Flame, J. Propul. Power, (2020), 1-19.

[4] H. Zhou, T. Yang, Z. Ren, Differential diffusion modelling in LES/FDF simulations of turbulent flames, AIAA journal, (2019) 1-7.

[5] H. Zhou, S. Li, Z. Ren, D.H. Rowinski, Investigation of mixing model performance in transported PDF calculations of turbulent lean premixed jet flames through Lagrangian statistics and sensitivity analysis, Combust. Flame. 181 (2017) 136-148.