个人资料
- 直属机构：未来科学与工程学院
- 联系电话：
- 性别：男
- 电子邮箱：qctan@suda.edu.cn
- 专业技术职务：
- 办公地址：苏州大学未来校区
- 毕业院校：香港科技大学
- 通讯地址：苏州市吴江区久泳西路1号
- 学位：工学博士
- 邮编：215222
- 学历：研究生
- 传真：
教育经历
- 2020.09-2024.10,智能交通,香港科技大学,工学博士
- 2016.09-2020.06,软件工程,电子科技大学,工学学士
工作经历
- 2025.06-,苏州大学,副教授
- 2024.10-2025.06,香港科技大学,博士后研究员
个人简历
谭琪琛，男，1998年生，博士，副教授。于2024年在香港科技大学获得智能交通博士学位，并在香港科技大学机械与航空航天工程系从事博士后研究，入选香港创新及科技基金研究人才库。在此之前，于2020年获得电子科技大学软件工程学士学位。研究领域为低空飞行器噪声计算评估、路径规划、人工智能与航空的前沿交叉研究。近年作为核心成员参与国家自然科学基金项目、香港研究资助局项目和深圳市低空经济噪声标准制定。目前在智能交通、航空与声学领域旗舰期刊如《Trans. Res. Part D》、《Aero. Sci. & Tech.》、《IEEE ITSM》、《JASA》等发表学术论文若干。担任《Trans. Res.》系列、《AIAA Journal》、《Aero. Sci. & Tech.》期刊审稿人。
研究领域
路径规划算法、低空飞行器噪声计算评估、人工智能与航空技术交叉
详见https://scholar.google.com/citations?user=Doo7G5UAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao
工作一：低空飞行器虚拟飞行与噪声评估模拟器（融合实验测量、数值模拟、半经验物理模型方法，计算飞行器声源指向性的强度和特征频率，以及声音在复杂城市环境中的传播，最终实现环境噪声的可视化/可听化）
工作二：噪声驱动的飞行优化，推进安静可持续的低空经济发展（包括单/多无人机的路径规划与协同、低空应用场景的优化问题如垂直起降机场的布局优化、最后一公里配送的物流优化问题等）
正在开展的工作：制定低空经济噪声标准、基于数据驱动深度学习的快速噪声建模方法、基于深度强化学习的多飞行器航路优化等。
开授课程
科研项目
论文
- 1、Tan, Q., Bian, H., Guo, J., Zhou, P., Lo, H. K., Zhong, S., & Zhang, X. (2023). Virtual flight simulation of delivery drone noise in the urban residential community. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 118, 103686.
- 2、Tan, Q., Li, Y., Wu, H., Zhou, P., Lo, H. K., Zhong, S., & Zhang, X. (2024). Enhancing sustainable urban air transportation: Low-noise UAS flight planning using noise assessment simulator. Aerospace Science and Technology, 147, 109071.
- 3、Tan, Q., Zhong, S., Qu, R., Li, Y., Zhou, P., Lo, H. K., & Zhang, X. (2024). Low-Noise flight path planning of drones based on a virtual flight noise simulator: A vehicle routing problem. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 16(6), 56-71.
- 4、Tan, Q., Hou, J., Li, Y., Qu, R., Zhou, P., Zhong, S., ... & Zhang, X. (2024). Exploring noise reduction strategies: Optimizing drone station placement for last-mile delivery. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 133, 104306.
- 5、详见https://scholar.google.com/citations?user=Doo7G5UAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao
科技成果
荣誉及奖励
招生信息
欢迎拥有人工智能、计算机软件背景，对相关研究感兴趣的同学联系（邮箱：qctan@suda.edu.cn）交流。优秀的同学可推荐至国内985高校和境外知名高校联培/读博深造，工作方面可推荐至大厂实习。