黄耀松 - 苏州大学

个人简介

黄耀松，副教授，江苏省“科技副总”。2018年01月清华大学航天航空学院博士毕业，2018年3月进入苏州大学能源学院工作，2023年至今担任中国硅酸盐学会玻璃分会理事、苏州大学能源学院教学委员会委员。主持国家自然科学基金项目1项，参与国家自然科学基金重点项目1项，横向课题6项。以第一或通讯作者身份在International Journal of Heat and Mass Transfer、Ceramic International、International Journal of Thermal Science、International Journal of Hydrogen Energy等国际期刊发表论文30余篇。申请中国发明专利8件，已授权4件。招收能源与环境系统工程、热能工程、材料工程方向硕士研究生。工作经历 2023.07 – 至今苏州大学能源学院，副教授 2021.03 – 2023.06 苏州大学能源学院，讲师 2018.03 – 2021.02 苏州大学能源学院，师资博士后教学和科研项目 2020.01-2021.12，教育部产学合作协同育人项目，主持人 2021.01-2026.12，苏州大学研究性标杆课程建设项目，主持人 2024.01-2027.12，国家自然科学基金联合基金项目，259万，参与人 2020.01-2023.12，国家自然科学基金青年项目，24万，主持人 2018-至今，横向项目，累计约100万元，主持人荣誉 2022年，第二届苏州大学教师教学创新大赛二等奖。 2023年，苏州大学交通银行奖教金。授权专利 [1] 一种发动机及其尾气后处理装置 [2] 一种涡轮静子叶片及涡轮静子叶片冷却结构 [3] 一种超高纯二氧化硅颗粒的制备方法 [4] 一种调控火焰法合成二氧化硅颗粒尺寸的装置和方法社会活动担任中国硅酸盐学会玻璃分会理事、苏州大学能源学院教学委员会委员、能源与动力工程系党支部委员。担任中科院二区期刊Progress in Natural Science: Materials International青年编委，同时是十多个期刊的审稿人。人才培养指导硕士研究生6名，已毕业硕士研究生3名；指导本科生参与科研和学科竞赛，共发表SCI论文3篇，承担苏州大学大创项目、大学生课外学术基金项目、䇹政基金项目等多项，获得大学生节能减排与社会实践大赛二等奖、三等奖多项。

研究领域

化学气相沉积制备熔石英玻璃研究激光增材制造过程流动和热质输运研究燃烧反应动力学及机器学习研究

近期论文

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六篇代表着如下（*通讯作者）： [1] Y. Huang, L. Zheng*, H. Zhang, G. Zhang, L. Jiang, Design and optimization of substrate placement for large-sized and high-quality fused silica glass by SiCl4 flame hydrolysis deposition, Int. J. Heat Mass Transfer, 2017, 111: 917-932. [2] W. Zhang, Q. Liu, L. Luo, H. Xiao, Y. Zhong, Y. Huang*, Numerical studies on heat and mass transport during large-sized fused silica glass synthesis by multi-burner chemical vapor deposition, Int. J. Therm. Sci., 2024, 197: 108783. [3] Y. Huang*, Modeling and analysis of SiO2 deposition during high-purity fused silica glass synthesis by SiCl4 chemical vapor deposition, Ceram. Int., 2019, 45(8): 10740-10745. [4] Y. Huang*, H. Chen, A detailed reaction mechanism for hexamethyldisiloxane combustion via experiments and ReaxFF molecular dynamics simulations, Int. J. Chem. Kinet., 2023: 1-19. [5] Y. Huang*, Y. Chen, A novel technique to optimize combustor geometry for micro thermophotovoltaic system by combining numerical simulation and machine learning, Int. J. Hydrogen Energ., 2022, 47: 38407-38426. [6] W. Wu, J. Wang*, Y. Huang*, H. Zhao, X. Wang, A novel way to determine transient heat flux based on GBDT machine learning algorithm, Int. J. Heat Mass Transfer, 2021, 179: 121746.