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基本信息

姓名:王奇斌

职位:副教授

硕导或博导:硕导

博士学科:机械设计制造及其自动化

硕士学科:机械设计制造及其自动化 

工作单位:机电工程学院

联系方式

通信地址:陕西省西安市雁塔区太白南路2号

电子邮箱:qbwangpap@126.com

办公电话:

办公地点:

个人简介

王奇斌,男,陕西渭南人,副教授,硕士研究生导师,国家自然科学基金项目工程与材料科学部评议专家,江苏省双创人才。现任职于机电工程学院智能制造与工业大数据研究中心,主要研究前沿工业人工智能算法、智能应用技术、多模态智能分析技术等方面的研究。主讲《互换性与测量技术》、《机械制造基础》等课程,指导本科生机械创新设计大赛。

先后主持了国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、陕西省重点研发计划、陕西省自然科学科学基础研究计划、国家科技重大专项子课题、教育部基本科研业务费以及多项横向课题,研究了工业人工智能方法、多模态智能分析技术、机械系统动力学等方面的内容,已发表SCI/EI检索论文20余篇,申请国家发明专利10余项。

担任《Mechanical Systems and Signal Processing》、《ASME mechanical design》、《IEEE Access》、《Measurement》、《Measurement science and technology》、《Journal of Sound and Vibration》、《Mechanism and Machine Theory》、《SCIENCE CHINA Technological Sciences》、《National Institute of Science Communication and Information Resources》、《PLOS one》、、《Indian Journal of Engineering & Materials Sciences》、《Advances in Mechanical Engineering》、《Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science》、《International Journal of Advanced Manufacturing Technology》、《Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics》、《Frontiers of Mechanical Engineering》、《Aircraft Engineering and Aerospace Technology》、《Modeling of Materials Manufacturing Processes》、《振动工程学报》、《西安交通大学学报》等二十多个国内外期刊的审稿专家。

招生信息:

本人每年招聘3-4名硕士研究生开展前沿人工智能算法、智能应用技术、多模态智能分析方法等方面的研究工作,欢迎各位有志研究相关方面的同学加入本团队,请通过邮箱qbwangpap@126.com与老师取得联系后,加入相应的课题和方向。

附研究项目:

2019-国家自然科学基金面上项目(51975446)“齿轮传动系统多元故障耦合机理及其诊断方法研究”项目负责人.

2019-中国博士后科学基金面上项目(2019M663624)“考虑轴线不对中的斜齿轮副齿面修形理论和方法”项目负责人.

2019-双创人才项目“斜齿轮系统低振动修形理论和方法研究”项目负责人

2019-陕西省重点研发计划-重点产业创新链“工业知识图谱与深度学习融合技术研究”项目负责人

2018-国家科技重大专项(2018ZX04011001)“运载火箭国产五轴数控机床和数控系统规模化示范应用”项目子课题负责人.

2018-陕西省自然科学基础研究计划(2018JQ5034)“斜齿轮传动系统低振动齿面修形理论和方法研究”项目负责人.

2018-横向课题——南京聚能传动设备有限公司“复杂齿基直齿轮时变啮合刚度分析”项目负责人.

2017-国家科技重大专项(2017ZX04006001)“航天复杂薄壁轻合金构件精密成形装备示范线”项目子课题负责人.

2016-国家自然科学基金青年项目(51605361)“斜齿轮传动系统动态齿面磨损失效机理及其动力学特性演化规律研究”项目负责人.

2016-教育部基本科研业务费(JB160411)“斜齿轮系统动态磨损失效机理与磨损演化规律研究”项目负责人.

2016-横向课题——上海航天八院“航天钛合金构件国产高档数控装备可靠性研究”项目负责人.

主要研究方向

1. 工业人工智能、工业大数据
2. 机械系统故障诊断
3. 机械结构动力学
4. 机械可靠性