【概况】

李孝检，湖南常宁人，天津大学机械工程学院力学系/车用动力系统全国重点实验室副研究员，博士生导师，于2014年获得西北工业大学飞行器动力工程学士学位，于2016年和2020年分别获得天津大学流体力学硕士学位和博士学位，瑞典查尔姆斯理工大学访问学者(2019.10-2020.11)。主要研究方向为：1）动力装备空气动力学：航空/车用/船用动力高增压技术、动力系统极限环境（低气压、极寒、高温、高动载）适应性技术、发动机数字化技术；2）智能流体力学：计算流体与机器学习融合的流场预测方法、非平稳流场涡动力学模态分解与智能控制。讲授课程包括《粘性流体力学》、《航空航天概论》以及《工业流体力学》等。以第一或通讯作者身份在Energy, Energy Conversion and Management, Aerospace Science and Technology, Structural and Multidisciplinary Optimization, Physics of Fluids, IMechE Part A/C/D等国内外期刊发表论文30余篇，授权发明专利13项，主持国家自然科学基金面上项目、青年项目，国家部委科研专项、基金项目，天津市科技重大专项，中国博士后基金等纵向项目10余项。曾获天津市科技进步一等奖、中国兵器工业集团科技进步奖。欢迎具备力学、航空航天、动力机械、热能工程等相关学科背景的学生推免或者报考本人的硕士/博士研究生。

【教育背景】

2010.09-2014.07 西北工业大学 飞行器动力工程 本科 2014.09-2016.07 天津大学 流体力学 硕士 2016.09-2020.06 天津大学 流体力学 博士

【学术经历】

2019.10-2020.11 瑞典查尔姆斯理工大学 访问学者 2020.12-2023.10 天津大学 力学系 博士后、助理研究员 2023.11-至今 天津大学 力学系 副研究员

【讲授课程】

1）工程流体力学（本科生，32学时） 2）航空航天概论（本科生，32学时） 3）工业流体力学（研究生，32学时）

【教学成果】

1）2023年天津大学机械学院教学大赛二等奖； 2）2024年本科毕设优秀指导教师； 3）2024年第十四届“挑战杯”校级银奖指导教师。

【研究方向】

1．动力装备空气动力学：航空/车用/船用动力高增压技术、动力系统极限环境（低气压、极寒、高温、高动载）适应性技术、发动机数字化技术； 2．智能流体力学：计算流体与机器学习融合的流场预测方法、非平稳流场涡动力学模态分解与智能控制。

【学术兼职】

1．车用动力系统全国重点实验室天大分室热力团队负责人 2．陕西北动风冷柴油机原创技术策源地建设项目副总师 3．陕西北动国家级工业设计中心副主任 4. 中国力学学会会员、中国工程热物理学会会员 5．海军航空大学学报青年编委

【科研项目及成果】

学术成就： 1．建立了基于流动模态主动调控的高性能增压器气动设计理论与方法体系，有力支撑了特种发动机高增压技术的突破，被中国内燃机学会评价为“国际领先水平”（2023年8月），本创新获得2023年天津市科技进步一等奖； 2．构建了高功率风冷柴油机极限环境（低气压、极寒、高温、高砂尘）适应性关键技术，有力支撑了国产风冷机极限环境下功率的大幅提升，被国家部委评价为“国际先进水平”（2024年10月），本创新获得2025年中国兵器工业集团科技进步奖。 科研平台建设： 1．以天大方面骨干身份参与“车用动力系统全国重点实验室”重组论证并成功获批（2024年1月）； 2．以核心骨干身份参与“国家发展改革委某平台”的申报与建设（2024年4月至今）。 获奖/学术荣誉： 1．2023年天津市科技进步一等奖（第8完成人）； 2．2025年中国兵器工业集团科技进步奖（第2完成人，项目副总师）； 3．2021年涡轮增压国际会议邀请报告； 4. 2024年第十届亚洲机械工程与航空航天工程会议邀请报告； 5. 2024年中国工程热物理学会热机气动热力学和流体机械会议邀请报告； 6．2024年全国流体力学大会邀请报告； 7. 2024年天津大学本科毕设优秀指导教师； 8. 2024年第十四届“挑战杯”天津大学银奖指导教师； 9. 2023年天津大学机械学院教学大赛二等奖； 10. 2024年天津大学机械工程学院科技领域重要突破奖。 作为项目负责人，负责的主要项目有： 1．国家自然科学基金, 面上项目, 压气机流动模态能量迁移与稳定性及耗散损失的耦合机理研究, 2025-01至2028-12, 负责人； 2．国家级科技专项, 2023-01至2025-12, 分承研单位负责人； 3．国家自然科学基金, 青年项目, 径流式压缩机突尖型流动失稳的固有模态与扰动波耦合机理研究, 2022-01至2024-12, 负责人； 4．天津市科技重大专项与工程, 全国重点实验室重大专项, 增压器压气机气动性能评估及数字化设计技术研究, 2024-01至2025-12, 负责人； 5．中国博士后科学基金, 面上项目, 压气机内流多尺度扰动抑制与全局阻尼增强的耦合扩稳机理研究, 2021-11至2023-10, 负责人； 6．中国船舶科学研究中心, 国家基金委重大研究计划集成项目子课题, 曲面边界层转捩流场数据融合与数据挖掘技术, 2022-02至2023-11, 负责人； 7．内燃机燃烧学国家重点实验室, 开放课题, 内燃机超声速增压器压气机非定常被动扩稳研究, 2022-04至2023-04, 负责人。

【代表性论著】

一作或通讯论文： 1. Li Xiaojian, Li Jinyang, Ren Guifeng, Liu Zhengxian*, et al. Structure optimisation of turbocharger air-to-air intercooler for an air-cooled engine based on porous-media-model. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 2025. 2. Cheng Jianghua, Zhou Zehua, Yang Shilong, Liu Zhengxian, Liu Ye, Li Xiaojian*. Parametric modeling method of double-channel turbine volute with arbitrary area ratio. International Journal of Automotive Technology, 2025. 3. Li Xiaojian, Yang Shilong, Liu Zhengxian*, et al. Shock wave control of a variable geometry turbine nozzle based on global profile and local bulge coupling optimization. Energy, 2025: 134807. 4. Cheng Xu, Liu Zhengxian, Li Xiaojian*. A new composite neural network with spatiotemporal features extraction capability for unsteady flow fields predictions. Physics of Fluids, 2025, 37(2). 5. Liu Zhengxian, Xie Xingao, Li Xiaojian*. A coupling optimisation strategy for improving flow stability and aerodynamic performances of turbocharger centrifugal compressors. International Journal of Automotive Technology, 2025, 26:813-827. 6. Zhou Tao, Liu Zhengxian, Li Xiaojian*, et al. Unsteady flow mechanisms of the stability improvement for an optimized compressor. Journal of Applied Fluid Mechanics, 2025, 18(4): 919-932. 7. Li Xiaojian, Xu Chenshuo, Zhao Yijia, et, al. A hybrid analytical model for thermodynamic calculations of supercritical carbon dioxide centrifugal compressors. Journal of Thermal Science and Technology, 2024, 19(2). 8. Xu Lianchao, Liu Zhengxian, Li Xiaojian*, et al. An improved mode time coefficient for dynamic mode decomposition. Physics of Fluids, 2023, 35(10). 9. Li Xiaojian, Liu Yuhao, Liu Zhengxian*. Physics-informed neural network based on a new adaptive gradient descent algorithm for solving partial differential equations of flow problems. Physics of Fluids, 2023, 35(6). 10. Xu Lianchao, Liu Zhengxian, Li Xiaojian*, et al. Dynamic mode characteristics of flow instabilities in a centrifugal compressor impeller. Aerospace Science and Technology, 2023, 142: 108707. 11. Zhao Yijia, Liu Zhengxian, Fu Luyang, Zhao Ming, Li Xiaojian*. Redesign of a turbocharger compressor based on multi-component full-passage optimization. Aerospace Science and Technology, 2023, 142: 108644. 12. Li Xiaojian, Liu Zhengxian*, Zhao Ming, et al. Stability improvement without efficiency penalty of a transonic centrifugal compressor by casing treatment and impeller/diffuser coupling optimization. Aerospace Science and Technology, 2022: 107685. 13. Li Xiaojian, Liu Zhengxian*, Zhao Yijia. Redesign of casing treatment for a transonic centrifugal compressor based on a hybrid global optimization method. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2022, 236(7): 3398-3417. 14. Li Xiaojian, Zhao Yijia, Liu Zhengxian*, et al. A new method for performance map prediction of automotive turbocharger compressors with both vaneless and vaned diffusers. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2021, 235(6): 1734-1747. 15. Zhou Tao, Liu Zhengxian, Li Xiaojian*, et, al. Thermodynamic design space data-mining and multi-objective optimization of SCO2 Brayton cycles, Energy Conversion and Management, 2021, 249(1): 1-14. 16. Li Xiaojian, Zhao Yijia, Liu Zhengxian*, et al. Dynamic mode decomposition analysis of the flow characteristics in a centrifugal compressor with vaned diffuser. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 2021, 235(1): 154-168. 17. Li Xiaojian*, Zhao Yijia, Liu Zhengxian, et al. A new methodology for preliminary design of centrifugal impellers with prewhirl. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 2020, 234(3): 251- 262. 18. Li Xiaojian, Zhao Yijia, Yao Huadong, et al. A new method for impeller inlet design of supercritical CO2 centrifugal compressors in Brayton cycles. Energies, 2020, 13(19): 5049. 19. Li Xiaojian, Zhao Yijia, Liu Zhengxian*. A novel global optimization algorithm and data-mining methods for turbomachinery design. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2019, 60(2): 581-612. 20. Li Xiaojian, Liu Zhengxian*, Lin Yujing. Multipoint and multiobjective optimization of a centrifugal compressor impeller based on genetic algorithm. Mathematical Problems in Engineering, 2017, (1):1-18. 21. Li Xiaojian, Zhao Yijia, Liu Zhengxian*, et al. The optimization of a centrifugal impeller based on a new multi-objective evolutionary strategy. ASME Turbo Expo GT2016-56592, V02CT39A022. 22. Li Xiaojian, Liu Zhengxian, Zuo Pan. Multi-objective optimization of casing treatment in a centrifugal compressor based on data mining and metamodel. 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