张泽斌
工学博士，副教授，博士生导师。长期深耕流体外形优化、AI赋能生成式设计、热管理系统优化。主持开发国产化汽车风阻快速评估和优化软件——BuFlow。具备“建模仿真—算法开发—产品化—企业运营”的完整经验，获中级技术经理人资质主导并推动了人工智能、车载通信、新能源汽车热管理等关键科创项目的孵化和加速落地：宇通客车无刷风机气动开发、郑州日产Z9车型热管理模块开发、车载通信集成电路模块散热—结构、流道、热沉、主动温控设计。曾任国家型号项目“天绘一号”主管设计师，完成光学载荷主结构设计、加工、测试、装调等工作。主持国家自然科学基金面上项目等3项。
研究领域：气动外形、翼型、叶型优化、生成式设计；贝叶斯推断、深度高斯过程、高维数据分析、不确定性量化（UQ）。专注于导数增强数据和导数增强建模研究。
（1）旋翼与旋转机械气动优化设计：变分自编码、气动外形生成式优化；叶尖非定常气动现象研究；
（2）统计推断与不确定性量化：深度学习模型超参数调参；不确定性量化、高维数据可解释性表达；
（3）建模理论：深度高斯过程（DGP）；导数增强Kriging模型；自动微分（AD）在建模中的应用；
（4）数据采样理论：空间填充理论；试验设计方法（DoE）；全局灵敏度分析； 序贯设计；
教育经历
2011-2014，法国里昂中央理工大学，流体力学与声学实验室（LMFA），工学博士
2008-2010，英国Cranfield大学航空系和法国国立高等航空航天学院，工学硕士
2000-2004，南京航空航天大学，工学学士
工作经历
2022-至今，郑州大学机械与动力工程学院，副教授
2016-2022，郑州大学机械与动力工程学院，讲师
2010-2011，法国法雷奥汽车公司研发总部，流体仿真工程师
2004-2008，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，研究实习员
科研项目
[1]国家自然科学基金面上项目（12272354）：显著维度差异下的高阶导数增强建模机制与稳健设计方法研究，主持；
[2]河南省自然科学基金面上项目（222300420547）：基于Taylor-coKriging模型的稳健优化设计方法研究，主持；
[3]高等学校重点科研项目（20A460004）：基于序贯设计技术的滑动轴承综合性能研究，主持；
[4]教育部供需就业育人项目（2022010072）：长城汽车股份有限公司就业实习基地项目，高校方面负责人；
讲授课程
本科生：《数值计算与最优化方法》、《机械设计》
研究生：《智能优化设计方法》
代表性成果
[1] Ma Y., Zhang Z., Jing S., Zhang H. A tensor-free parallel method for second-order flow-field sensitivities in transonic flow. Physics of Fluids. Manuscript in revision, 2026.
[2] Zhang Z., Jing S., Wang N. Deep Gaussian processes for aerodynamic optimization: A comprehensive review of architectures, inference, and applications. Applied Soft Computing. Manuscript in revision, 2026.
[3] Zhang Z., Wang C., Jing S., Wang W. A survey on generative methods in automotive aerodynamic shape optimization. Journal of Computational Design and Engineering, 2026, 13(1): 538-565.
[4] Li Y., Zhang Z., Yin Z., Shen Ji., Liu W. An adaptive hybrid modeling approach integrating elastic net and Kriging for activated sludge treatment. Environmental Research, 2026, 301: 124422.
[5] Zhang Z., Liu S., Meng X., Wang T., Jing S., Wang C., Qin D. Crucial heat damage analysis and optimization of a mid-sized pickup truck based on a deep Gaussian process model. Advances in Mechanical Engineering, 2025, 17(4).
[6] Zhang Z., Jing S., Li Y. Corner error reduction by Chebyshev transformed orthogonal grid. Engineering with Computers, 2024, 40(6): 1-18.
[7] Jing S., Zhang Z., Meng X. Surrogate-based robust design optimization by using Chebyshev-transformed orthogonal grid. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2024, 67(7): 127-127.
[8] Meng X., Zhao R., Wang Q., Zhang Z., Wang J. Fluid–Structure Interactions between Oblique Shock Trains and Thin-Walled Structures in Isolators. Aerospace, 2024, 11, 482.
[9] Zhang G., Yang Y., Zhang X., Zhang Z., Chen J., Jin Z., Dykas S. Nanoparticles-induced heterogeneous condensation and geometry optimizations to enhance liquefaction efficiency and mitigate exergy loss in a novel hydrogen liquefaction two-phase expander. Energy, 2024, 313, 134006.
[10] Zhang Z., Li Y. Exploration of anisotropic design space by using unified Taylor-cokriging method. Applied Mathematical Modelling, 2022, 11045-60.
[11] Zhang Z., Buisson M., Ferrand P. Integration of Second-Order Sensitivity Method and CoKriging Surrogate Model. Mathematics, 2021, 9, 401.
[12] 张泽斌, 景世钊, 袁少朋. 变速条件下流体动压效应稳健性分析. 北京航空航天大学学报, 2024, 50(4): 1221-1230.
[13] 秦东晨, 刘司司, 单王珍, 张泽斌*. 某中型皮卡发动机冷却风扇布局优化. 空气动力学学报, 2024, 42(07): 77-85.
[14] 张泽斌, 张鹏飞, 李瑞珍. 基于自组织映射的高维优化参变量相关性研究. 西北工业大学学报,2020, 38(03): 677-684.
[15] 张泽斌, 张鹏飞, 郭红. Kriging序贯设计方法在滑动轴承优化中的应用. 哈尔滨工业大学学报,2019, 51(07): 178-183.
[16] 刘欢欢, 任晓龙, 张泽斌. 锂离子电池仿生树状通道液冷板数值优化. 包装工程, 2023, 44(19): 273-282.
[17] Zhang Z., Han Z., Ferrand. High anisotropy space exploration with co-Kriging method. AIP Conference Proceedings, 2019, 2070(1): 020029.
