职 ?称： 副教授
学 ?位： 博士
毕业学校：肯塔基大学
电子邮件：zhanghb28@mail.sysu.edu.cn

主要经历:
工作经历：
2021.01-至今? ? ? ? 中山大学 ?物理学院 ?副教授
2016.06-2020.12 ?中山大学 ?物理学院 ?研究员
教育经历：
2010.08-2015.12 ?肯塔基大学? 工程学院? ? ? ? ? ? ?机械工程? ? ? ? ? ? 工学博士
2009.09-2010.06 ?东南大学? ? ? 能源与环境学院 ?热能与动力工程 ?硕士研究生
2005.09-2009.06 ?东南大学? ? ? 能源与环境学院 ?热能与动力工程 ?工学学士
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（吴健雄学院）

学科方向:
研究方向
计算流体力学（CFD）、空气动力学
研究内容
高阶精度非线性格式、高超声速热化学非平衡流动
招生情况
每年拟招收1名硕士研究生，同时欢迎本科生加入课题组进行创新课题研究，有意向的同学请通过Email咨询。

承担课题:
[1] “国家数值风洞”工程基础研究课题（2019.08-2021.06），主持，在研
[2] “XXXX”工程分承研项目（2019.01-2023.09），参与，分系统副主任设计师，在研

代表论著:
[1] Huaibao Zhang, Fan Zhang, Jun Liu, J.M. McDonough, Chunguang Xu*, A simple extended compact nonlinear scheme with adaptive dissipation control, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation (1007-5704),2020,84:1-21
[2] Zhuangzhuang Tian, Guangxue Wang, Fan Zhang, Huaibao Zhang*, A third-order compact nonlinear scheme for compressible flow simulations, International Journal for Numerical Methods in Fluids (0271-2091),2020,1-16
[3] Huaibao Zhang, Guangxue Wang*, Fan Zhang, A multi-resolution weighted compact nonlinear scheme for hyperbolic conservation laws, International Journal of Computational Fluid Dynamics (1061-8562), 2020, 1(1):1-18
[4] Huaibao Zhang, Fan Zhang*, Chunguang Xu, Towards optimal high-order compact schemes for simulating compressible flows, Applied Mathematics and Computation (0096-3003),2019,355:221-237
[5] Huaibao Zhang, Alexandre Martin, Guangxue Wang*, Numerical analysis of time accuracy of a primitive variable based formulation of the conservative form of the governing equations for compressible flows, International Journal of Computational Fluid Dynamics (1061-8562),2018, 33(1-2):1-9
[6] Alexandre Martin*, Huaibao Zhang, Kaveh A.Tagavi, An introduction to the derivation of surface balance equations without the excruciating pain, International Journal of Heat and Mass Transfer (0017-9310), 2017, 115:992-999
[7] Zhiyong Li, Huaibao Zhang, Sean C. C. Bailey, Jesse B. Hoagg, Alexandre Martin*, A data-driven adaptive Reynolds-averaged Navier-Stokes k–w model for turbulent flow, Journal of Computational Physics (0021-9991), 2017,345:111-131