教育经历：

2011-2015 北京大学，理论与应用力学，本科

2015-2021 普林斯顿大学，机械与航天航空工程，博士

工作经历：

2021-2022 普林斯顿大学，应用数学系，博士后

2022-2024 南方科技大学，力学与航空航天工程系

2024至今 william威廉亚洲，william威廉亚洲，教授

兼职情况：

《力学快报》青年编委

《宇航学报》青年编委

北京科学智能研究院顾问

智能流体力学专业委员会委员

中国空天动力联合会爆震与爆震推进技术专业委员会委员

《Physical Artificial Intelligence》期刊Area Executive Editor

第41届国际燃烧会议（41st International Symposium on Combustion）Flame Dynamics and Transport Processes分会Colloquium Co-Coordinator

概率统计、人工智能导论、英语科技论文写作、宇航学科大语言模型基础（科研课堂）

科学智能、燃烧学与动力推进、计算流体力学、化学反应动力学、高性能计算

获奖情况：

1.Wiley威立中国高贡献作者（Wiley China Excellent Author Program），John Wiley & Sons，2026

2.基于神经网络的燃烧化学反应源项求解方法及其在斜爆轰起爆问题中的应用，2025年中国工程热物理学会学术年会优秀论文奖，中国工程热物理学会，2025

3.第20届国际流动动力学会议（ICFD2023）青年学者最佳报告奖（Best Presentation Award for Young Researcher），2023

发明专利：

[1]许志钦，张天汉，弋钰枭，一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法，专利号：ZL202310524037.3

代表性论文：

[1] E. Fan, K. Hu, Z. Wu, J. Ge, J. Miao, Y. Zhang, H. Sun, W. Wang, and T. Zhang. ChatCFD: A Large Language Model-Driven Agent for End-to-End Computational Fluid Dynamics Automation with Structured Knowledge and Reasoning. Advanced Intelligent Discovery, 2(3): e202500174 (2026)

[2] T. Wang, Y. Yi, J. Yao, Z.-Q.J. Xu, T. Zhang, and Z. Chen. Enforcing physical conservation in neural network surrogate models for complex chemical kinetics. Combustion and Flame, 275: 114105 (2025)

[3] Z. Wang, Y. Zhang, P. Lin, E. Zhao, W. E, T. Zhang, and Z.-Q.J. Xu. Deep mechanism reduction (DeePMR) method for fuel chemical kinetics. Combustion and Flame, 261: 113286 (2024)

[4] T. Zhang, A.J. Susa, R.K. Hanson, and Y. Ju. Two-dimensional simulation of cool and double flame formation induced by the laser ignition under shock-tube conditions. Proceedings of the Combustion Institute, 39(2): 2017-2025 (2023)

[5] T. Zhang, Y. Yi, Y. Xu, Z.X. Chen, Y. Zhang, W. E, and Z.-Q.J. Xu. A multi-scale sampling method for accurate and robust deep neural network to predict combustion chemical kinetics. Combustion and Flame, 245: 112319 (2022)