今天我们将带大家深入解析香港科技大学 机械工程学系的博士生导师Prof. Li，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
教授是香港科技大学机械与航空航天工程系的副系主任兼副教授，同时担任航空工程硕士课程主任、本科课程(机械与航空航天工程)协调员以及空气动力学与声学设施副主任。教授的研究兴趣涵盖三个主要领域：复杂与无序系统、流体力学和热声学。这三个领域相互交织，形成了一个独特的研究方向，使教授能够在理论研究和实际应用之间架起桥梁。
- 复杂与无序系统教授主要关注非线性动力学理论及其在工程中的应用。复杂系统理论是一门跨学科的前沿科学，研究由多个相互作用的组件组成的系统如何产生整体性的、往往是不可预测的行为。教授将这一理论框架应用于流体力学和热声学问题，特别是在研究湍流燃烧系统中出现的各种非线性现象，如混沌、准周期运动和同步化等。通过复杂系统的视角，教授开发了新的数学模型和计算工具，用于描述和预测这些系统的行为。
- 流体力学教授的研究主要集中在开放剪切流中的全局不稳定性、非牛顿流体在交叉流中的雾化以及热声模式的强制/互相同步等方面。特别值得一提的是，教授在湍流射流不稳定性方面的研究取得了重要进展。湍流射流不稳定性是航空发动机、火箭推进和工业燃烧器等领域面临的重大挑战。教授通过精心设计的实验和先进的数据分析方法，揭示了湍流射流系统中的各种动力学行为，包括周期性振荡、准周期性振荡和混沌振荡等，以及这些行为之间的转换机制。这些研究成果不仅促进了对湍流射流基础物理过程的理解，也为控制湍流射流不稳定性提供了新的思路和方法。
- 热声学热声学现象是由热能和声能之间的相互转换引起的，在各种工程系统中广泛存在，特别是在燃烧设备中。热声不稳定性是燃气轮机、火箭发动机等动力系统面临的一大挑战，可能导致系统性能下降、结构损伤甚至灾难性故障。教授在这一领域的研究主要关注热声振荡的产生机制、演化过程以及控制方法。通过将复杂系统理论与非线性动力学方法相结合，教授开发了一系列创新的模型和工具，用于分析和预测热声系统的动态行为，特别是在系统参数变化或外部干扰存在的情况下。
- 近年来，教授将研究重点拓展至机器学习和人工智能在流体动力学和热声学中的应用。他开发了基于深度神经网络的气动噪声预测模型，将复杂系统方法与机器学习技术相结合，用于预测和控制热声不稳定性。这种跨学科的研究方法展示了教授在融合不同领域知识和技术方面的创新能力。
精读教授所发表的文章
1."Airfoil self-noise prediction using deep neural networks"
2024年，教授在著名期刊《Engineering Analysis with Boundary Elements》上发表了题为探索了深度神经网络在预测翼型自噪声方面的应用。这项研究将复杂系统理论与深度学习方法相结合，开发了一种能够准确预测不同工况下翼型噪声的计算模型，为降低航空器噪声提供了新的工具和方法。该研究反映了教授在将人工智能技术应用于传统航空工程问题方面的创新尝试。
2."An improved dynamic model for wind-turbine wake flow"
该重要论文于2024年发表在《Energy》杂志上，该研究提出了一种改进的风力涡轮机尾流动态模型，能够更准确地预测风力涡轮机尾流的时空演化特性。风力涡轮机尾流对风电场整体效率和涡轮机结构安全性有重要影响，准确的尾流模型对于风电场优化设计和运行具有重要意义。这项研究展示了教授在可再生能源领域的研究兴趣和贡献。
3."Breaking the symmetry of a wavy channel alters the route to chaotic flow"
发表于《Physical Review E》。该研究通过实验和数值模拟，揭示了波状通道对称性破缺如何影响流动从层流到湍流的转变路径。这项研究深化了我们对流体动力学系统中混沌现象产生机制的理解，为流动控制提供了新的理论基础。
4."Chaos via type-II intermittency in a forced globally unstable jet"。
发表于《Journal of Fluid Mechanics》，该研究探索了外部激励下全局不稳定射流中通过II型间歇性产生混沌的现象，揭示了系统参数如何影响流动的动力学行为，特别是系统如何从周期性振荡转变为混沌状态。这项研究是教授在流体不稳定性和非线性动力学交叉领域的重要贡献。
教授的学术地位
教授在流体力学、热声学和复杂系统领域建立了卓越的国际学术声誉。2022年，他因在航空航天工程领域的杰出贡献被选为英国皇家航空学会(Royal Aeronautical Society)会士，这是该学会的最高会员级别，授予在航空事业中做出杰出贡献或在该行业长期从事高质量工作的专业人士。这一荣誉彰显了教授在航空航天领域的国际影响力和学术地位。
从学术影响力来看，教授的研究成果在国际学术界得到了广泛认可和引用。他的研究论文发表在流体力学、应用物理学和航空航天工程领域的顶级期刊上，如《Journal of Fluid Mechanics》、《Physical Review E》、《Physics of Fluids》、《Chaos》等，这些期刊是各自领域的权威学术平台。教授的研究成果被引用超过4600次，表明其工作对相关领域的发展产生了重要影响。
在热声学研究领域，教授是引领发展方向的国际知名学者之一。他关于热声系统同步化、随机动力学和非线性控制的研究成果对该领域的发展做出了原创性贡献。特别是他提出的将复杂系统理论与非线性动力学方法相结合分析热声不稳定性的研究范式，为该领域开辟了新的研究方向。他的研究成果被广泛引用，成为热声学领域的重要参考文献。
在流体力学研究领域，教授关于全局不稳定性、非牛顿流体雾化和湍流射流动力学的研究工作同样获得了同行的高度认可。他的研究不仅推动了对基础流体现象的理解，也为解决航空航天工程中的实际问题提供了新的工具和方法。
教授的跨学科研究方法也是其学术影响力的重要体现。他将复杂系统理论、非线性动力学、机器学习等前沿方法与传统的流体力学和热声学研究相结合，开辟了新的研究路径，丰富了相关领域的研究方法和工具。这种跨学科融合的研究方法对推动学科发展具有重要价值。
在学术服务方面，教授担任多个国际学术期刊的编委或审稿人，如《Experimental Thermal and Fluid Science》，参与组织国际学术会议，积极推动学术交流与合作。这些学术服务工作进一步强化了他在国际学术界的影响力和声誉。
在人才培养方面，教授致力于培养具有扎实理论基础和创新能力的高层次研究人才。作为香港科技大学航空工程硕士课程的主任，他引导和培养了一批在流体力学和热声学领域做出贡献的研究人员。通过主持多项研究项目，如香港研究资助局(RGC)的一般研究基金项目和英国皇家学会资助的"城市环境无叶片风力涡轮机"项目等，教授为学生提供了良好的科研训练机会，促进了人才成长。
有话说
基于对教授研究工作的深入理解，可以发掘出几个具有创新潜力的研究方向和应用领域。这些创新思考不仅延续了教授研究的主线，也将其研究成果向新的领域拓展，展现了其研究的广阔前景。
- 复杂系统理论与热声学结合教授的研究为理解和控制各种工程系统中的非线性现象提供了新的范式。这一思路可以进一步扩展到更广泛的工程领域，如航空发动机燃烧室设计、火箭推进系统优化、燃气轮机性能提升等。特别是，教授关于热声系统同步化的研究成果可以应用于多燃烧室系统的优化设计，通过调控不同燃烧室之间的相互作用，实现系统整体性能的提升。
- 能源领域教授关于风力涡轮机尾流动态模型的研究为风电场优化提供了重要工具。这一研究可以进一步扩展，结合人工智能和大数据技术，开发针对复杂地形和气象条件的智能风电场管理系统，提高风电场整体效率。同时，教授提出的"AI-inspired Bladeless Wind Turbines for Urban Environments"研究方向具有重要的实际应用前景，这种无叶片风力涡轮机设计有望解决传统风力涡轮机在城市环境中面临的噪声、安全性和效率问题，为城市分布式可再生能源系统提供新的技术选择。
- 航空航天领域教授关于深度神经网络预测翼型自噪声的研究开启了人工智能在航空声学中应用的新范式。这一研究方向可以进一步扩展，开发针对复杂航空器构型的智能噪声预测与控制系统，为低噪声航空器设计提供有效工具。同时，教授在"Operation-aware, mission-based aerodynamic shape optimization via multifidelity composite neural networks"项目中探索的多保真度复合神经网络方法，为航空器气动外形优化提供了新的思路，有望显著提高优化效率和精度。
- 燃烧系统优化教授关于"Suppressing thermoacoustic instability in ring networks of combustors via a complex systems approach"的研究，通过复杂系统方法抑制环形燃烧器网络中的热声不稳定性，对提高燃气轮机性能和可靠性具有重要意义。这一方向可以进一步发展，结合数字孪生技术，开发实时监测和控制燃烧系统动态行为的智能系统，实现燃烧系统的自适应优化控制。
- 遗传编程控制自激发热声振荡的研究展示了数据驱动方法在复杂非线性系统控制中的应用潜力。这一思路可以扩展到其他复杂工程系统的控制问题，如流固耦合振动控制、航空器flutter抑制、柔性结构振动控制等，通过机器学习方法自动生成针对特定系统的控制策略，提高控制效果并降低控制系统设计的复杂性。
博士背景
Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
