张永金，男，理学博士，副教授，硕士生导师。 2011年9月-2016年6月在德国马克斯普朗克复杂技术系统动力研究所和马格德堡大学学习，获理学博士。2008年毕业于首都师范大学，获理学硕士。2002年本科毕业于河南师范大学，获理学学士。2002年7月至今在bat365官网登录入口任教。
主要研究方向: 模型降阶/约化（model order reduction），计算流体力学（Computational Fluid Dynamics），工程相关的科学计算与建模。
科研情况：
1. 带参数的模型降阶方法及其应用, 河南省教育厅，2018-2020, 主持；
2. 关于非线性发展方程基于后验误差估计的自适应模型降阶方法研究，河南省高等学校基本科研业务费目，2021-2023，主持；
3. 模型降阶方法及其应用，bat365官网登录入口博士基金，2017-2023，主持。
论文情况：
1、Yongjin Zhang, Lihong Feng, Andreas Seidel-Morgenstein and Peter Benner, Accelerating optimization and uncertainty quantification of nonlinear SMB chromatography using reduced-order models, Computers & Chemical Engineering, 96(2017), pp. 237-247.
2、Yongjin Zhang, Lihong Feng, Suzhou Li and P. Benner, An efficient output error estimation for model order reduction of parametrized evolution equations, SIAM Journal on Scientific Computing, 37 (2015), pp. B910-B936.
3、Yongjin Zhang, Lihong Feng, Suzhou Li and P. Benner, Accelerating PDE constrained optimization by the reduced basis method: application to batch chromatography, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 104 (2015), pp. 983-1007.
4、Peter Benner, Lihong Feng, Suzhou Li, Yongjin Zhang*, Reduced-order modeling and ROM-based optimization of batch chromatography, in Numerical Mathematics and Advanced Applications-ENUMATH 2013, A. Abdulle, S. Deparis, D. Kressner, F. Nobile, and M. Picasso, eds., vol. 103 of Lecture Notes in Computational Science and Engineering, Springer, 2015, pp. 427-435.
5、Jiequan Li, Yongjin Zhang, The adaptive GRP scheme for compressible fluid flows over unstructured meshes, Journal of Computational Physics, 242 (2013), pp. 367-386.
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