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    涂晗

    发布时间:2025-03-14  发布者: 点击阅读数:



    姓名:涂晗

    邮箱:hantu@wit.edu.cn

     

    个人简介:

    涂晗,博士,硕士生导师。2020年6月于美国雪城大学机械与航空航天系获博士学位。主要研究方向为飞行器气动、航空发动机噪声、化工管道流动、仿生流动、湍流边界层等流体力学问题。近年来,主持湖北省自然科学基金青年项目、武汉工程大学自然科学基金项目各1项;作为主要成员参与美国海军研究处纵向课题、国家重点研发计划课题、中国空气动力研究与发展中心横向课题等。在Journal of Fluid Mechanics、AIAA Journal、Physics of Fluids等流体/航空航天领域权威期刊发表科研论文10余篇,担任多个国际知名期刊审稿人。

     

    开设课程:

    留学生课程:《理论力学》、《机械工程密封技术》

     

    科研项目:

    1. 湖北省自然科学基金青年项目, JCZRQN202500487,主持

    2. 武汉工程大学自然科学基金项目,K2023011,主持

    3. 中国空气动力研究与发展中心横向课题,2022-YJKQDL-F30301007,参与

    4. 国家重点研发计划课题,2020YFA0405700,参与

    5. 美国海军研究处纵向课题,N00014-16-1-2732,参与

     

    代表性论文:

    [1] Wei C, Fan H, Liang Y, Tu H*, et al. Joint identification of aeroacoustic noises of supersonic impinging jets using particle image velocimetry and pressure-sensitive paint[J]. Physics of Fluids, 2025, 37(1).

    [2] Tu H, Wang Z, Gao Q, et al. Shedding-scheme transition of hemisphere near wake dependent on Reynolds number[J]. Physics of Fluids, 2024, 36(8).

    [3] Tu H, Wang Z, Gao Q, et al. Tomographic PIV investigation on near-wake structures of a hemisphere immersed in a laminar boundary layer[J]. Journal of Fluid Mechanics, 2023, 971: A36.

    [4] Tu H, Marzanek M, Green M A, et al. FTLE and surface-pressure signature of dynamic flow reattachment during delta-wing axial acceleration[J]. AIAA Journal, 2022, 60(4): 2178-2194.

    [5] Tu H, Green M A, Marzanek M, et al. Experimental Investigation of Nonslender Delta-Wing Steadily Translating at Large Angles of Attack[J]. AIAA Journal, 2022, 60(11): 6483-6489.

    [6] Zhang L, Cheng X, Tu H*, et al. Measurement of two-phase velocities in bubble flows using laser Doppler velocimetry[J]. Journal of Hydrodynamics, 2022, 34(6): 1134-1144.

    [7] Tu H, Wang F J, Wang H P, et al. Experimental study on wake flows of a live fish with time-resolved tomographic PIV and pressure reconstruction[J]. Experiments in Fluids, 2022, 63: 1-12.

    [8] Gao Q, Lin H, Tu H*, et al. A robust single-pixel particle image velocimetry based on fully convolutional networks with cross-correlation embedded[J]. Physics of Fluids, 2021, 33(12).

     

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