姓名：孙丰

职称：特聘副教授/研究生导师

院系：能源动力与机械工程学院

研究方向：

空地动力推进与能源系统；极端条件传热传质；能量转换及储能；人工智能应用

联系方式：

邮箱：fsun@mail.nwpu.edu.cn

地址：主楼F802

个人简介及主要荣誉称号：

孙丰，西北工业大学航空宇航科学与技术专业博士学位，清华大学博士后/助理研究员。主持重大专项子课题、国家自然科学基金、博士后创新人才支持计划（博新计划）、华电双一流人才引进及培育计划、中央高校基本科研业务、及其他3项横向科研等，骨干成员完成重点研发项目3项。研究成果共发表论文30余篇，发明专利4件。荣获高等学校科学技术奖二等奖、华北电力大学“优秀班主任”称号。

教学与人才培养情况：

主讲本科生课程《热工与流体力学基础》、《太阳能发电原理及课程设计》。

招生方向：

欢迎具有动力工程及工程热物理（流体力学、传热学及热力学）、计算机等专业背景同学加入，一起探索先进熔盐/颗粒储能、AI赋能“物理知识+数据”驱动建模、空地动力装备传热传质等前沿技术。欢迎本科生提前入组参加科技竞赛，欢迎硕士研究生入组开展科研训练！

代表性论著：

[1]Sun F*, Zhang, B, Yan, JK, Xie, GN, Xu, JL. Adjoint inversion-informed machine learning for optimizing turbulent Prandtl number in supercritical flows: A case study of hydrogen fuel flows under cross conditions. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2026, 258: 128297.

[2]Sun F, Xie GN*, Turbulence Statistics of Thermo-Buoyancy Supercritical Fuel Flow in a Regenerative Cooling Channel. Journal of Thermal Science, 2024, 33(1): 126-137

[3]Sun F, Xie GN*, Song J, Markides C.N*. Proper orthogonal decomposition and physical field reconstruction with artificial neural networks (ANN) for supercritical flow problems. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2022, 140, 282-299.

[4]Sun F, Xie GN*, Li SL. An artificial-neural-network based prediction of heat transfer behaviors for in-tube supercritical CO2 flow. Applied Soft Computing, 2021, 102, 107110.

[5]Sun F, Li X, Sandra K.S*, Xie GN*. Inhomogeneous behaviors of supercritical hydrocarbon fuel flow in a regenerative cooling channel for a scramjet engine. Aerospace Science and Technology, 2021, 117,106901.

研究团队及实验室介绍：

能源多相流与传热北京市重点实验室，网址：https://bjmfht.ncepu.edu.cn