段暕

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段暕

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个人介绍

       段暕，湖北黄梅人，博士。于2021年获华中科技大学工学博士学位，2021年至今在华中科技大学从事博士后研究工作。主要研究方向为设备预测性维护, 刀具状态监测, 深度学习, 信号分析等。近五年来，以第一作者身份在Rob Comput Integr Manuf、Expert Syst. Appl.、Adv. Eng. Inform.、IEEE Sens. J.、J. Vib. Control和Meas. Sci. Technol.等期刊发表SCI论文6篇，并在机械工程学报发表高水平学术论文1篇，其中JCR Q1/中科院TOP期刊论文4篇、封面论文1篇、ESI高被引论文1篇。主持一项国家自然科学基金青年基金项目，并作为骨干力量先后参与若干国家重点研发计划、工信部“04”专项、湖北省重点研发计划、广东省重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等国家和省部级纵向项目和华为、富士康等公司委托横向项目。

研究方向

设备预测性维护, 刀具状态监测, 深度学习, 信号分析等

开设课程

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年基金项目, 52205103, 基于数字孪生和领域自适应学习的刀具磨损状态主动感知方法研究, 2023-01至2025-12, 30万元, 在研, 主持
[2] 国家重点研发计划, 2020YFB1709800, 大型旋转机组健康管理系统软件, 2020-11至2023-10, 2990万元, 在研, 核心骨干
[3] 广东省重点研发计划, 2020B090927002, 高速直驱高精度数控机床的研发及应用, 2020-01至2023-12, 800万元, 800万, 在研, 核心骨干
[4] 湖北省重点研发计划, 2023BAB096, 刀具状态原位监测嵌入式传感器关键技术研究, 2023-10至2025-12, 100万元, 在研, 核心骨干
[5] 湖北省重点研发计划, 2021BAA196, 城市轨道交通车辆智能巡检机器人研究与应用, 2021-08至2023-12, 100万元, 在研, 核心骨干
[6] 国家自然科学基金面上项目, 52375097, 流固耦合作用下高强度声频共振系统动力学行为演化机理与精准调控, 2024-01至2027-12, 50万元, 在研, 核心骨干
[7] 国家自然科学基金面上项目, 52275562, 基于微通道阵列钙钛矿闪烁体的X射线间接探测成像技术研究, 2023-01至2026-12, 54万元, 在研, 核心骨干
[8] 国家自然科学基金面上项目, 51675204, 基于切削大数据的刀具全工艺流程寿命模型及其在数控系统中的融合, 2017-01至2020-12, 65万元, 已结题, 核心骨干
[9] 工信部“04”专项项目, 华中9型—新一代智能型数控系统研究开发及应用验证, 已结题, 核心骨干
[10] 公司横向合作课题, 华为技术有限公司, 自动化主平台故障预测研究, 2022.11至2023.11, 200万, 在研, 核心骨干
[11] 公司横向合作课题, 富士康科技集团有限公司, 基于大数据的高端精密机床的新一代智能维护系统, 2018.06至2019.12, 80万, 已结题，核心骨干

论文专着与专利

[1] Jian Duan, Jianqiang Liang, Xinjia Yu, et al. Toward practical tool wear prediction paradigm with optimized regressive Siamese neural network[J]. Advanced Engineering Informatics, 2023, 58: 102200. (中科院1区TOP, IF: 8.8, Q1)

[2] Jian Duan, Xi Zhang, Tielin Shi. A hybrid attention-based paralleled deep learning model for tool wear prediction[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 211: 118548. (ESI高被引论文, 中科院1区TOP, IF: 8.5, Q1)

[3] Jian Duan, Cheng Hu, Xiaobin Zhan, et al. MS-SSPCANet: A powerful deep learning framework for tool wear prediction[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 78: 102391. (中科院1区TOP, IF: 10.4, Q1)

[4] Jian Duan, Cheng Hu, Hongdi Zhou, et al. High-speed Bearing Health Monitoring Method Based on Attention Mechanism Optimized Siamese Deep Residual Network [J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(19): 23191 - 23200. (中科院2区TOP, IF: 4.3, Q1)

[5] 段暕, 周宏娣, 刘智勇, 等. 基于改进 PCANet 模型的铣刀磨损预测方法研究[J]. 机械工程学报, 2023, 59(1): 278-285. (封面论文, 机械工程领域高质量科技期刊T1级, EI)

荣誉获奖

[1] 2022年度华中科技大学特别资助博士后
[2] 2022年下半年华中科技大学博士后中期考核特别优秀人员
[3] 武汉市高水平科技创新团队博士后
[4] 2016-2017学年华中科技大学三好研究生

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