王春华，男，动力工程及工程热物理专业博士，航空宇航科学与技术专业博士后，南京航空航天大学能源与动力学院副教授，×代航空发动机燃烧室仿真设计联合团队核心成员。主要研究方向为航空发动机内流传热系统分析与优化。主持国家自然科学基金、两机重大专项（专题）、173基础领域加强项目、总装备部成果转化项目等课题10余项，担任Processes期刊Topical advisory member

、Sustainability期刊特约编辑，近三年来发表SCI、EI检索论文20余篇，其中高被引论文2篇，授权发明专利4项，获得省部级科技进步奖1项。主要工作业绩如下：

（1）作为燃烧室仿真设计联合团队核心成员，直接参与×代大推力涡扇航空发动机主燃烧室、加力燃烧室高效冷却结构设计工作，具有丰富的工程实践经验；开发了不同热环境下气膜、双层壁、层板高效冷却结构性能评估程序并已在工程设计中得到实际使用，对燃烧室冷却结构设计与优化提供支撑。

（2）近年来一直聚焦于机器学习技术在航空发动机内流与传热系统中的应用，并在相关领域与航空发动机主机院所展开合作：针对空气系统过渡态难以建模问题，利用机器学习方法对历史试车数据的内在数值关联进行挖掘，并结合自研发的“相空间重构”和“递归预测”策略，实现了腔温和壁温时序的快速化、高精度预测，能够做到与试车数据的实时对比；针对工程传统零/一维计算方法精细度低的不足，将机器学习方法应用于空气系统元件及热端部件冷却结构“场分布”预测，创新性的提出一种数据压缩策略（通过one grid-to-one grid的预测方法实现数据降维），极大的提高了机器学习精度和效率，有效推动了机器学习方法在工程实际中的应用。