闫俊

闫俊

职称/头衔：副研究员

Email：yanjun@hainanu.edu.cn

l 个人简介

闫俊，男，yl6809永利官网副研究员。2020年7月毕业于大连理工大学获博士学位，2020-2024年在大连理工大学从事联合博士后研究工作，2024年7月加入yl6809永利官网海洋工程与技术系，主要从事海洋浮式结构物及其系泊系统动力响应与模型试验研究。主持国家自然科学基金青年项目1项，参与多项国家级、省部级纵向项目及横向科研项目。在Ocean Engineering、Marine Structures、Applied Ocean Research等海洋工程领域知名期刊发表SCI论文10余篇，授权国家发明专利2项、实用新型专利1项。

l 研究方向

1. 海洋浮式结构物及其系泊系统动力响应

2. 海洋工程结构水动力模型试验方法

3. 模块化多功能超大型浮体结构系统设计

l 科研项目与课题

1. 国家自然科学基金青年项目，大幅运动下的串联浮筒系泊系统动力特性及其优化设计，2023.01-2025.12，30万，主持。

2. 国家自然科学基金地区项目，南海环岛礁海域模块化多功能超大型浮体结构及其动力耦合性能，2022.01-2025.12，38万，参与。

3. 国家自然科学基金面上项目，深水系泊系统主动式等效截断模型试验方法研究，2020.01-2023.12，60万，参与。

4. 辽宁省自然科学基金项目，动力定位和系泊联合定位系统的预判触发与协作控制研究，2021.08-2023.07，20万，参与。

5. 中海油能源发展股份有限公司委托项目，118单点系泊缆快速连接器拆解试验分析，2021.10-2022.04，209万，参与。

l 论文与专著

[1] Yan J, Qiao D*, Li B**, et al. An improved method of mooring damping estimation considering mooring line segments contribution. Ocean Engineering, 2021, 239: 109887.

[2] Qiao D, Zhi G, Yan J*, et al. Active truncation model test method of deep-water mooring system: a numerical simulation study on time delay compensation of actuator motion. Applied Ocean Research, 2021, 111: 102645.

[3] Qiao D, Yan J*, Feng C, et al. Numerical analysis on wave load reduction effect of a solid wall with porous plate by macroscopic CFD approach. Ocean Engineering, 2021, 237: 109624.

[4] Qiao D, Mackay E, Yan J*, et al. Numerical simulation with a macroscopic CFD method and experimental analysis of wave interaction with fixed porous cylinder structures. Marine Structures, 2021, 80: 103096.

[5] Qiao D, Yin L, Yan J*, et al. Influence of active control strategy on the motion compensation at the truncated point of mooring line. China Ocean Engineering, 2021, 35(5): 700–711.

[6] Qiao D, Haider R, Yan J*, et al. Review of Wave Energy Converter and Design of Mooring System. Sustainability, 2020, 12(19): 8251.

[7] Qiao D, Li B*, Yan J*, et al. Transient Responses Evaluation of FPSO with Different Failure Scenarios of Mooring Lines. Journal of Marine Science and Engineering, 2021, 9(2): 103.

[8] Yan J, Qiao D*, Ou J. Optimal design and hydrodynamic response analysis of deep water mooring system with submerged buoys. Ships and Offshore Structures, 2018, 13(5): 476–487.

[9] Wang Z, Qiao D, Yan J, et al. A new approach to predict dynamic mooring tension using LSTM neural network based on responses of floating structure. Ocean Engineering, 2022, 249: 110905.