基本信息

邮箱：yanggch8@mail.sysu.edu.cn

主页：https://mscm.gitlab.io (多尺度计算力学实验室)

教育经历

2015年至2019年，香港大学，土木工程系，哲学博士（导师：Fiona Kwok）

2014年至2015年，香港大学，土木工程系，工学硕士（导师：Ryan Yan）

2010年至2014年，香港大学，土木工程系，工学学士

工作经历

2024年至今，中山大学，航空航天学院，副教授

2020年至2024年，中山大学，航空航天学院，助理教授 (“百人计划”引进人才)

2019年至2020年，香港大学，土木工程系，博士后

教授课程

本科生课程

  • AA306 结构力学，航空航天学院，2022年至今
  • AA332 计算流体力学，航空航天学院，2024年至今
  • AA331 力学专业英语，航空航天学院，2022年至今
  • ISE233 工程力学，智能工程学院，2020年2023年
  • AA116 概率论与数理统计，航空航天学院，2021年

研究生课程

  • 研究生学术规范与学术写作，航空航天学院，2021年至今

获奖与荣誉

2023年，第十一届本科教育教学成果奖二等奖，中山大学

2022年，第十届教师教学竞赛全英组优胜奖，中山大学

2020年，优秀博士论文奖 Ringo Yu Prize，香港工程师学会 HKIE

研究领域

复杂流动机理与多尺度建模

  • 针对颗粒流、流固耦合等复杂流动问题，开展基本物理机理的系统研究；
  • 揭示颗粒系统的非线性响应、自组织行为及流态转变机制；
  • 建立从微观相互作用到宏观连续体表征的多尺度建模框架。

高性能计算方法与大规模数值模拟

  • 构建 LBM-DEM、CFD-DEM 等颗粒流体两相流模拟方法；
  • 发展浸没移动边界-格子 Boltzmann 流固耦合算法；
  • 建立面向大规模复杂流动问题的高效并行算法与仿真平台。

智能计算与数据驱动建模

  • 研究降阶建模与流场重构的人工智能方法；
  • 利用数据驱动手段揭示复杂流动的潜在机理与动力学规律；
  • 发展物理约束与数据融合的高效高保真计算流体力学方法。

工程应用与跨学科拓展

  • 能源与环境工程：防灾减灾、碳捕集与封存、油气开采等；
  • 航空航天工程：飞行器多目标优化、地球动力学建模等；
  • 生物医学工程：药物递送与制药过程中复杂流动的建模与优化等。

科研项目

主持项目

  1. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，广东省自然科学基金-面上项目，2025A1515012962，基于流场超分辨率增强技术的快速LBM-DEM流固耦合协同算法研究，2025-01 至  2027-12
  2. 横向课题，HITSZ20242768，跨介质两栖无人机入水冲击载荷特性与运动稳定性研究，2024-12 至  2025-12
  3. 横向课题，2021ZX140001-03，穗莞深城际前海至皇岗口岸段项目超深工作井爆破及隧道突涌水数值模拟分析研究，2023-12 至  2024-12
  4. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，广东省自然科学基金-面上项目，2023A1515012881，非均质泥石流全解析异构并行计算研究，2023-01 至  2025-12
  5. 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，42107154，基于格子Boltzmann异构并行计算的碎屑流非稳态动力学模型研究，2022-01 至 2024-12
  6. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，区域联合基金-青年基金项目，2020A1515110810，高速远程泥石流运动特征与孔压波动互馈机制研究，2020-10 至 2023-09

参与项目

  1. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，区域联合基金-重点项目，2022B1515120009，面向高超声速飞行的MHD保结构离散格式和大规模并行算法研究，2022-10 至 2025-09
  2. 中山大学青年教师团队项目，返回式高超声速飞行器气动烧蚀多相场数值模拟方法研究，2022-01 至 2022-12
  3. 中华人民共和国科学技术部，国家重点研发计划，2020YFA0712502，航路规划大规模复杂动态图算法研究，2020-12 至 2025-11

代表性论文

英文期刊论文

  1. Zhou, J. L., Yang, G. C., & Yao, Q. H. (2025). Nonlinear viscoelasticity of incompressible isotropic solids. International Journal of Mechanical Sciences, 296, 110330.
  2. Zhou, J. L., Peng, B., Yao, Q. H., & Yang, G. C.. (2025). Predicting delayed stability of metals at constant high temperatures. Materials Science and Engineering: A, 931, 148163. 
  3. Shi, A. N., Yang, G. C., Kwok, C. Y., & Jiang, M. J. (2024). Enhanced mobility of granular avalanches with fractal particle size distributions: Insights from discrete element analyses. Earth and Planetary Science Letters, 642, 118835. (Nature Index Journal)
  4. Jiang, Z. C., Wang Z. L., Yao Q. H., Yang G. C., Zhang Y., and Jiang J. Y. (2024) A Neural Network-Based Poisson Solver for Fluid Simulation. Neural Processing Letters, 56(5), 233.
  5. Wang, Z. L., Jiang, Z. C., Zhang, Y., Yang, G. C., Kwan, T. H., Chen, Y. H., & Yao, Q. H. (2024). A moving least square immersed boundary method for SPH with thin-walled rigid structures. Computational Particle Mechanics.
  6. Yang, G. C., Qiao, F., Lu, Y., Yao, Q. H., & Kwok, C. Y. (2024). Discrete element modeling of rock-filled gabions under successive boulder impacts. Computers and Geotechnics, 167, 106092.
  7. Yang, G. C., Huang, Y. J., Lu, Y., Kwok, C. Y., Sobral, Y. D., & Yao, Q. H. (2023). Frictional boundary condition for lattice Boltzmann modelling of dense granular flows. Journal of Fluid Mechanics, 973, A21.
  8. Yang, G. C., Yang, S. C., Jing, L., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2023). Efficient lattice Boltzmann simulation of free-surface granular flows with μ(I)-rheology. Journal of Computational Physics, 479, 111956.
  9. Jiang, Z. C., Jiang, J. Y., Yao, Q. H., & Yang, G. C. (2023). A neural network-based PDE solving algorithm with high precision. Scientific Reports, 13(1), 4479.
  10. Yang, G. C., Jing, L., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2021). Size effects in underwater granular collapses: Experiments and coupled lattice Boltzmann and discrete element method simulations. Physical Review Fluids, 6(11), 114302.
  11. Chen, X., Yang, G., Yao, Q., Nie, Z., & Jiang, Z. (2021). A compressed lattice Boltzmann method based on ConvLSTM and ResNet. Computers & Mathematics with Applications, 97, 162-174.
  12. Yang, G. C., Jing, L., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2020). Pore-scale simulation of immersed granular collapse: Implications to submarine landslides. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 125(1), e2019JF005044.
  13. Yang, G. C., Jing, L., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2019). A comprehensive parametric study of LBM-DEM for immersed granular flows. Computers and Geotechnics, 114, 103100.
  14. Jing, L., Yang, G. C., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2019). Flow regimes and dynamic similarity of immersed granular collapse: A CFD-DEM investigation. Powder Technology, 345, 532-543.
  15. Yang, G. C., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2018). The effects of bed form roughness on total suspended load via the Lattice Boltzmann Method. Applied Mathematical Modelling, 63, 591-610.
  16. Jing, L., Yang, G. C., Kwok, C. Y., & Sobral, Y. D. (2018). Dynamics and scaling laws of underwater granular collapse with varying aspect ratios. Physical Review E, 98(4), 042901.

中文期刊论文

  1. 石安宁, 蒋明镜, 杨耿超, 郭颂怡, 王思远, & 林嘉禹. (2024). 太空环境下颗粒材料流动特性离散元分析：立柱坍塌试验. 岩土工程学报. 
  2. 罗仁宇, 李奇志, 祖公博, 黄云进, 杨耿超, & 姚清河. (2024). 基于卷积神经网络的超分辨率格子Boltzmann方法研究. 力学学报, 54, 1-13. 
  3. 黄泊桦, 蒋子超, 王卓霖, 罗炫, 张仪, 姚清河, & 杨耿超. (2024). 基于直接数值模拟的涡环碰撞过程涡结构分析. 力学学报, 56(7), 1-11. 
  4. 蒋子超, 江俊扬, 姚清河, & 杨耿超. (2021). 基于神经网络的差分方程快速求解方法. 力学学报, 53(07), 1912-1921.

发明专利

  1. ZL202322112234.2，一种立柱桩检测辅助装置
  2. ZL202111187792.4，基于边缘计算的流场实时预测系统及其方法
  3. ZL202110182082.6，一种基于多目标优化的太阳能真空多级管式蒸馏系统及方法

学术兼职

广东省力学学会，计算力学专委会，委员

中国岩石力学与工程学会，青年工作委员会，委员

 

(上次更新：2025年9月29日)