李云飞 上岗研究员

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 通讯地址：江苏省南京市御道街29号 (210016)

个人简介：

李云飞，研究员，硕士生导师，现就职于南京航空航天大学国际前沿科学研究院，依托中国科学院院士郭万林教授团队从事基础与应用研究。长期面向先进推进技术与计算智能的交叉融合，主要从事空天发动机总体设计与仿真、流固耦合动力学及智能流体力学研究，聚焦推进系统复杂流动失稳机理解析与主动控制技术开发，以及物理信息深度融合的智能建模方法构建，致力于突破高性能推进系统的性能与稳定裕度边界，服务于新一代空天动力装置研发。迄今在《Physics of Fluids》《Aerospace Science and Technology》《Chinese Journal of Aeronautics》等航空航天领域高水平学术期刊发表SCI论文22篇，以第一作者身份发表9篇（JCR一区7篇），入选2024年江苏省卓越博士后计划，主持中国博士后科学基金面上项目。

教育背景：

2017.09-2023.6     哈尔滨工业大学，能源科学与工程学院，工学博士（博士导师：常军涛教授）

2013.09-2017.06    厦门大学，航空航天学院，工学学士（毕设导师：尤延铖教授）

研究经历：

2023.07-2025.11   南京航空航天大学，航空学院，博士后（合作导师：郭万林院士）

2025.11-至 今    南京航空航天大学，国际前沿科学研究院，研究员

研究方向：

空天发动机总体设计与仿真；智能流体力学与物理信息建模；流固耦合动力学与气动弹性

代表性成果：

[1] Li Yunfei, Chang Juntao, Wang Ziao, Kong Chen. Inversion and reconstruction of supersonic cascade     passage flow field based on a model comprising transposed network and residual network [J]. Physics of   Fluids, 2019, 31(12): 126102.

[2] Li Yunfei, Chang Juntao, Wang Ziao, Kong Chen. An efficient deep learning framework to reconstruct the flow field sequences of the supersonic cascade channel [J]. Physics of Fluids, 2021, 33 (5): 056106.

[3] Li Yunfei, Wang Ziao, Jiang Weiyu, Xie Zongqi, Kong Chen, Chang Juntao. Research on time sequence prediction of the flow field structure of supersonic cascade channels in wide range based on artificial neural network [J]. Physics of Fluids, 2022, 34 (1): 016106.

[4] Li Yunfei, Chang Juntao, Kong Chen, Bao Wen. Recent progress of machine learning in flow modeling and active flow control [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2022, 35 (4): 14-44.

[5] Li Yunfei, Chang Juntao. Research on time sequence prediction of supersonic cascade flow field based on compressed sensing artificial neural network [J]. Aerospace Science and Technology, 2023, 142: 108684.

[6] Li Yunfei, Wanlin Guo. A generative adversarial network for enhancing over-expansion flow field perception of nozzles with large expansion ratio [J]. Aerospace Science and Technology, 2024, 151: 109324.

[7] Li Yunfei, Wanlin Guo. Numerical investigation of unsteady flow dynamics and bubble-vortex interactions induced by cavitation in a cryogenic liquid oxygen pump [J]. Aerospace Science and Technology, 2025, 164: 110395.