发布时间:2021-12-02 编辑:考研派小莉 推荐访问:
深圳技术大学城市交通与物流学院导师:刘晓舟的内容如下,更多考研资讯请关注我们考研派网站的更新!敬请收藏本站。或下载我们的考研派APP和考研派微信公众号(里面有非常多的免费考研资源可以领取哦)[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:张雄飞]
[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:宫磊]
[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:张婷]
[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:李伟]
[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:徐刚]
[深圳技术大学城市交通与物流学院导师:冯平]
深圳技术大学学姐微信
为你答疑,送资源
95%的同学还阅读了:
[2022深圳技术大学研究生招生目录]
[深圳技术大学研究生分数线[2013-2021]]
[深圳技术大学考研难吗]
深圳技术大学考研调剂2022最新信息
[考研国家线[2006-2021]]
[2022年考研时间:报名日期和考试时间]
深圳技术大学城市交通与物流学院导师:刘晓舟正文
刘晓舟 助理教授
个人简介
一研究领域与方向:
主要研究方向为轨道结构、减振降噪、结构健康监测、车辆-轨道耦合动力学等。
二教育及工作经历:
教育经历:
博士:2013年11月-2017年1月 香港理工大学土木工程专业;
硕士:2010年9月-2013年5月 同济大学道路与铁道工程专业;
本科:2010年6月毕业于同济大学交通工程专业。
工作履历:
2020年4月至今 深圳技术大学,助理教授
2018年1月-2019年12月 香港理工大学国家轨道工程技术研究中心,副研究员、博士后研究员
2017年1月-2018年1月 香港理工大学国家轨道工程技术研究中心,研究助理;
2013年5月-2013年11月 香港理工大学深圳研究院,项目助理;
三研究成果:
主要研究方向为轨道结构、减振降噪、结构健康监测、车辆-轨道耦合动力学等。
科研项目:
纵向课题:
国家重点研发计划项目课题“城市地面关键公共基础设施运行全面智能感知技术”之子课题“重点设施运行状态与结构安全在线监测技术”,2020.01~2023.12,67万元,在研,主持;
国家重点研发计划项目(港澳台科技创新合作重点专项)“服务于高速铁路设备运营维修决策的状态监测及智能化分析技术”,2018.06~2019.12,124万港元,结题,主要参与;
香港创新科技署技术研发项目“用于CRH3二系悬挂系统磁流变阻尼器的足尺滚振试验”,2011.10-2014.10,86.51万港元,结题,参与;
横向课题:
“地铁隧道运行监测及故障检测关键技术”(经费来源:深圳大学),2020.6-2020.12,15.2万元,在研,主持;
“CRTSIII型轨道板荷载传递研究”(经费来源:中国铁道科学研究院),2017.9~2018.3,20万元,结题,主要参与;
“尖沙咀海滨香港文化中心雕塑“翱翔的法国人”结构状态评估”(经费来源:香港康乐及文化事务署),2017.1-2017.5,30万港元,结题,参与;
“巴西里约地铁1A列车转向架振动测试”(经费来源:中车长春轨道客车股份有限公司),2016.3-2017.9,81.92万元,结题,主要参与;
“CRH5、CRH3及标准动车组转向架动力试验”(经费来源:中车长春轨道客车股份有限公司),2015.11-2016.11,90万元,结题,主要参与;
“香港科学馆DC-3飞机展示台悬索健康状态监测”(经费来源:香港康乐及文化事务署),2013.11-2015.11,68万港元,结题,主要参与;
“压电能量法轨道损伤监测技术开发项目”(经费来源:西南交通大学铁路发展有限公司),2013.12-2015.6,40万元,结题,主要参与;
“上海轨道交通8号线杨思站浮置板与先锋扣件对轨道结构振动影响”(经费来源:上海申通地铁集团),2012.5-2012.9,15万元,结题,主要参与;
“列车速度对上海轨道交通10号线龙柏一村轨道与环境振动影响”(经费来源:上海申通地铁集团),2011.10-2012.6,23万元,结题,参与;
“南京地铁1号线既有线钢弹簧浮置板地段振动噪声测试分析”(经费来源:隔而固(青岛)振动控制有限公司),2011.4-2011.10,34.8万元,结题,参与;
“钢弹簧浮置板轨道结构安全性及减振效果测试”(经费来源:隔而固(青岛)振动控制有限公司),2010.10-2011.7,26.8万元,结题,参与;
代表性论著:
期刊论文:
[1] Sheng, X., Zhang, Y., &Liu, X. (通讯作者) (2020). “Influence of Vertical Fastener Stiffness on Rail Sound Power Characteristics: Numerical Study and Field Measurement”. Applied Sciences, 10(5), 1682; DOI: 10.3390/app10051682 (SCI,影响因子: 2.217).
[2] Li Z.W.,Liu, X.Z. and He, Y.L. (通讯作者) (2019). “Identification of temperature-induced deformation for HSR slab track using track geometry measurement data”, Sensors 2019, 19(24), 5446; DOI: 10.3390/s19245446 (SCI,影响因子: 3.031).
[3]Liu, X.Z., Xu, C. and Ni, Y.Q. (2019). “Wayside detection of wheel minor defects in high-speed trains by a Bayesian blind source separation method”, Sensors 2019, Vol.19(18), 3981; DOI:10.3390/s19183981 (SCI,影响因子: 3.031).
[4]Liu, X.Z., and Ni, Y.Q. (2018). “Wheel tread defect detection for high-speed trains using FBG-based online monitoring techniques”, Smart Structures and Systems, Vol.21(5), 687-694. DOI: 10.12989/sss.2018.21.5.687 (SCI,影响因子: 3.622).
[5] Wang, J.,Liu, X.Z., Ni, Y.Q. (2018), “A Bayesian probabilistic framework for acoustic emission based rail condition assessment”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering,Vol.33(1), 21-34. DOI: 10.1111/mice.12316 (SCI, 影响因子: 6.208).
著书章节:
[1]Liu, X.Z. (2019). “Railway Wheel Out-Of-Roundness and Its Effects on Vehicle–Track Dynamics: A Review”,in the book:Y.L. Zhou, M.A. Wahab, N.M. Maia: Data Mining in Structural Dynamic Analysis. Springer Press. DOI: 10.1007/978-981-15-0501-0_3.
[2] Zhou L.,Liu, X.Z.,and Ni, Y.Q. (2018), “Contemporary Sensing Technologies for Smart High-Speed Railway System”, one chapter of book:High-Speed Rail. IntechOpen. DOI: 10.5772/intechopen.81159.
会议论文:
[1]Liu, X.Z. and Ni Y.Q., (2019),“Online high-order polygonal wear detection for high-speed trains”, in Proceedings of the 15th International Conference on Railway Engineering,3 -4 July 2019, Edinburgh, UK.
[2]Liu, X.Z., Ni Y.Q. and Zhou, L. (2018),“Condition-basedmaintenance ofhigh-speedtrainwheels throughtracksidemonitoring”, 2nd International Workshop on Structural Health Monitoring for Railway System, 17 - 19 October 2018, Qingdao, China.
[3]Liu, X.Z., and Ni Y.Q. (2018),“Online wheel tread defect detection for high-speed trains using Bayesian approach”, the 7th World Conference on Structural Control and Monitoring,22 -25 July 2018, Qingdao, China.
[4]Liu, X.Z., and Ni, Y.Q. (2017), “Wheel tread defect detection for high-speed trains using wheel impact load detector”, The 2017 World Congress on Advances in Structural Engineering and Mechanics, 28 August - 1 September 2017, Ilsan (Seoul), Korea.
[6]Liu, X.Z., Ni, Y.Q., Tan, F.X. and Yu, Y. (2016). “Wheel Polygonization Monitoring Using FBG-based Sensing Technology”, presented at the 1st International Workshop on Structural Health Monitoring for Railway System, 12 - 14 October 2016, Qingdao, China.
[7]Liu, X.Z., Ni, Y.Q., Wu, W.L., Pei, Y.F., Hou, Y.H. & Qin, D.Y. (2015), “AET-based pattern recognition technique for rail defect detection”, Proceedings of the 10th International Workshop on Structural Health Monitoring, 1-3 September 2015, Stanford, USA.
[11]Liu, X., Lian, S., & Yang, W. (2011). Influence analysis of irregularities on vehicle dynamic response on curved track of speed-up railway. In Third International Conference on Transportation Engineering (ICTE), 23-25 July 2011, Chengdu, China.
[12]Liu Xiaozhou, Lian Songliang, Chen Xin. Fieldtest forvibrationreductioneffect offloatingslab andVanguardfastener. 2012 International Symposium on Innovation & Sustainability of Modern Railway (ISTP), September 20-21, 2012, Nanchang, China.
专利:
[1]倪一清,刘晓舟,袁懋诞,王俊芳 (2017). 一种高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置.中国发明专利(申请号:201710256490.5)
[2]倪一清,孙强,黎绍佳,袁懋诞,汪潇,刘晓舟, 王俊芳 (2019).一种新型具有内置高阻尼的高速铁路列车转向架一系垂向止挡件.中国发明专利 (专利号:CN 109249954 A,公布日期:2019年1月22日).
特邀报告:
Liu, X.Z., Ni Y.Q. and Zhou, L. (2018),“Condition-Based Maintenance of High-Speed Train Wheels through Trackside Monitoring”, 2nd International Workshop on Structural Health Monitoring for Railway System, 17 - 19 October 2018, Qingdao, China.
Liu, X.Z. (2018),“Online wayside wheel defect detection for in-service trains” (运营列车车轮缺陷在线道旁检测), 2019 Asia Pacific Rail Conference,19 -20 March 2019,Hong Kong.
刘晓舟 (2019),“高速铁路轨道板变形动态检测与高速动车组车轮非圆化道旁检测”,第一届全国车桥耦合振动及其应用学术研讨会,2019年12月25日,中国·哈尔滨.
E-mail:liuxiaozhou@sztu.edu.cn
添加深圳技术大学学姐微信,或微信搜索公众号“考研派之家”,关注【考研派之家】微信公众号,在考研派之家微信号输入【深圳技术大学考研分数线、深圳技术大学报录比、深圳技术大学考研群、深圳技术大学学姐微信、深圳技术大学考研真题、深圳技术大学专业目录、深圳技术大学排名、深圳技术大学保研、深圳技术大学公众号、深圳技术大学研究生招生)】即可在手机上查看相对应深圳技术大学考研信息或资源。
本文来源:
http://m.okaoyan.com/scjsdx/yjsds_566882.html