长期从事湍流燃烧数值模拟研究，包括燃烧化学反应降维、湍流燃烧封闭、AI驱动燃烧计算及燃烧异构并行计算等，特别是燃烧建表模型和集成代码在多家单位获得应用。基于湍流燃烧多元信息大规模、低成本数字化试验关键技术，研究范围包括内燃机、燃气轮机、航空发动机、超燃冲压发动机、火箭发动机，及氢氨燃料燃烧利用、零排放能源系统等，在相关领域具备丰富理论基础和研究经验。

湍流燃烧是燃机、航发、锅炉等众多能源动力装置中能量转化的主要方式，燃烧数值模拟是支撑燃烧室研发和发动机数字孪生的关键技术。长期以来，湍流燃烧计算始终存在“快而不准”“准而不快”的难题，严重制约着发动机数字化研发的进步。本团队旨在建立高泛化性燃烧降维体系方法，从深度学习赋能到AI驱动模式转变，实现既快又准的燃烧多元信息大规模、低成本计算，大幅提升燃烧多物理场仿真解析度、准确度与计算能力，重塑AI+燃烧计算在发动机全生命周期的使用方式，加速我国发动机研发与应用的“数智化”变革。