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 航空发动机研究院 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.
