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王正方

作者:必赢官网 时间:2018-12-17   点击数:

山东大学bwin必赢教师信息表

姓 名

王正方

       

性 别

民 族

汉族

出生年月

1988/06

党 派

中国共产党

学 历

博士

导师类别

硕士生导师

职 称

副研究员

职 务

学 科1

控制科学与工程

学 科2

检测技术与自动化装置

研究方向

1.深度学习与智能诊断;2.智能感知技术及装备3. 光纤传感技术及应用

联系电话


邮箱

Zfwang@sdu.edu.cn

通讯地址

山东省济南市历下区经十路17923号 山东大学(千佛山) 创新大厦7号楼 612

个 人 简 介

学习经历

起止年月

获得学位

毕业学校

专业

2009/09至2014/06

博士学位(硕博连读)

山东大学

检测技术与自动化装置

2005/09至2009/07

学士学位

太原理工大学

自动化

工作经历

起止年月

工 作 单 位

2016/11

山东大学              bwin必赢   教授

2014/09至2016/08

新加坡南洋理工大学                         博士后

2017/08

新加坡南洋理工大学                         短期交流

2019/11

利兹大学                                   短期交流

主要荣誉及奖励

[1] 山东省科技进步二等奖,大型基础设施工程光纤多元感测与综合预警核心理论及关键技术

[2] 中国仪器仪表学会科学技术进步二等奖,基础设施工程安全隐患多维度感知与识别关键技术;

[3] 中国科技产业化促进会科技创新二等奖土木工程安全状态全方位检测与自动辨识方法及应用

[4]长江科学技术科技进步一等奖土石坝渗漏探测与除险加固关键技术

[5]广东高校科技成果转化路演大赛-电子信息和人工智能领域二等奖大型工程智能检测关键技术及应用

主要兼职

[1]      中国科技产业化促进会标准化工作委员会 专家委员

[2]      Measurement & Control 特刊 Guest Editor

[3] 中国岩石力学与工程学会地质与岩土工程监测分会 理事

[4]      中国仪器仪表学会青年工作委员会 委员

[5] 中国土工合成材料工程协会第一届标准化工作委员会 委员

[6] 中国土工合成材料工程协会青年工作委员会 委员

[7]      ICIMIBD 2022 Session Chair

[8]      世界交通大会(WTC)第二届学部委员会隧道工程学部委员会 委员

主要承担项目

[1] 国家自然科学基金面上项目,软岩隧道失稳塌方过程微震场与位移场透彻感知及综合预警理论研究2019.01-2022-12,主持

[2] 国家自然科学基金青年项目,光纤光栅植入式智能土工格栅传感理论及其路基灾害预警方法研究,2017/01-2019/12,主持

[3] 山东省高等学校青年创新团队项目,基础设施健康状态自动巡检、智能诊断与实时监测关键技术,2023/01-2025.12,主持

[4] 山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目,沉陷区地质治理全流程透彻感知与智能管控关键技术与装备研发,2023/07-2025/07,主持

[5] 山东省重点研发计划项目(公益类专项),城市轨道交通隧道结构振动与区域变形透彻感知与安全预警关键技术,2020/01-2022/12,主持

[6] 广东省面上基金项目,碳纤维复合材料结构“制造-使役”全生命周期光纤智能感知理论研究,2021/01-2023/12,主持

[7] 企业委托项目,隧道隐伏病害智能识别研究,2022/01-2024/06,主持

[8] 企业委托项目,箱式变电站设备租赁智能管理系统研发项目2021.06- 2022.12,主持

[9] 企业委托项目,光纤光栅自动化刻写技术研发,2023/08-2024/08,主持

[10]企业委托项目,大容量光纤传感时波分混合解调技术,2019.01-2019.04,主持

专利情况

授权美国发明专利1项,新加坡发明专利1项,中国发明专利20余项,部分如下:

[1] Unmanned Airborne Ground Penetrating Radar System And Inspection Method For Dam Hidden Danger Detection,美国发明专利,US18146323

[2] Temperature sensor calibrator and method of calibration, 新加坡专利,SG 10201604973U

[3] 一种自校正可拼接式光纤位移场传感系统及其校正方法,中国发明专利, CN115900579B

[4]      用于隧道检测的地质雷达测线选取与随动控制方法及系统,中国发明专利,CN115816465B

[5]  一种多极化地质雷达数据智能反演与成像方法,中国发明专利,CN115856882B

[6] 用于堤坝隐患检测的无人机载地质雷达系统与巡检方法,中国发明专利,CN114578349B

[7]用于涵闸隐蔽缺陷快速无损检测的爬壁机器人系统及方法,中国发明专利,CN112917483B

[8]一种用于地下工程的自动检测标记和修复装置及方法,中国发明专利,CN112360508B

[9] 一种用于运营期隧道衬砌检测及病害诊断的多臂机器人,中国发明专利,CN111152182B

[10]  一种混凝土介电常数反演与病害识别方法及系统,中国发明专利,CN113447536B

[11]  MOEMS二分量加速度传感器、测量系统及工作方法,中国发明专利,CN110683506B

[12]  一种用于线性工程变形场监测的感测系统和方法,中国发明专利,CN110657753B

[13] 一种多源异构数据一体化同步采集设备及其方法,中国发明专利,CN107463137B

[14]  一种子母式基础设施病害检测修复系统及方法,中国发明专利,CN112342908B

[15]  一种基于探地雷达的地下工程目标体智能识别方法及系统,中国发明专利,CN111323764B

主要论著

发表SCI/EI期刊论文40余篇,其中第一/通讯作者发表SCI论文20部分如下:

[1]Unsupervised deep learning-based ground penetrating radar image translation for internal defects recognition of underground engineering structures, Structural Health Monitoring-An International Journal, 2023. (SCI),第一作者

[2]Unsupervised Learning Method for Rebar Signal Suppression and Defect Signal Reconstruction and Detection in Ground Penetrating Radar Images, Measurement, 2023, 211: 112652. (SCI),第一作者

[3]Deep learning based distortion restoration and defect segmentation from linear scanning camera images, Measurement Science and Technology, 2023, 34(5): 055402. (SCI),第一作者

[4]Convolutional neural-network-based automatic dam-surface seepage defect identification from thermograms collected from UAV-mounted thermal imaging camera, Construction and Building Materials, 2022, 323(2022): 126416. (SCI),第一作者

[5]GPRI2Net: A Deep-Neural-Network-Based Ground Penetrating Radar Data Inversion and Object Identification Framework for Consecutive and Long Survey Lines, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5106320. (SCI),通讯作者

[6]Arbitrarily-oriented tunnel lining defects detection from Ground Penetrating Radar images using deep Convolutional Neural networks, Automation in Construction, 2022, 133(2022): 104044. (SCI),通讯作者

[7]An Unsupervised Clustering-Based Sectionalized Displacement Reconstruction Method for Smart Geogrids Integrated with Fiber Bragg Grating Sensors, Construction and Building Materials, 2021. (SCI),第一作者

[8]GPRInvNet: Deep Learning-Based Ground-Penetrating Radar Data Inversion for Tunnel Linings, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 59(10): 8305-8325. (SCI),通讯作者

[9]Deep Neural Network-Based Permittivity Inversions for Ground Penetrating Radar Data, IEEE Sensors Journal, 2021, 21(6): 8172 - 8183. (SCI),通讯作者

[10]Automatic Recognition of Highway Tunnel Defects Based on an Improved U-Net Model, IEEE Sensors Journal, 2019, 19(23): 11413-11423. (SCI),通讯作者

[11] The simultaneous measurement of temperature and mean strain based on the distorted spectra of half-encapsulated fiber Bragg gratings using improved particle swarm optimization, Optics Communications, 2017, 392: 153-161. (SCI)通讯作者

[12]In-situ calibrated deformation reconstruction method for fiber Bragg grating embedded smart Geogrid, Sensors and Actuators A: Physical, 2016, 250: 145-158. (SCI)通讯作者

[13]Deformation Reconstruction of Smart Geogrid Embedded with Fiber Bragg Grating Sensors, Measurement Science and Technology, 2015, 26(12): 1-14. (SCI)通讯作者

[14]Development and Application of Smart Geogrid Embedded with Fiber Bragg Grating Sensor, Journal of Sensors, 2015, 2015 (108209):1-10. (SCI)通讯作者

[15]Research on the Phase-Shifted Fiber Bragg Grating Spectra under Dynamic Strain Fields, Spectroscopy and spectral analysis, 2016, 36(12): 4113-4119. (SCI) 通讯作者

参编标准

[1] 国家标准:道路施工与养护机械设备沥青混合料搅拌设备[S].

[2] 国家标准:沥青混凝土摊铺机[S].

[3]      国家标准:钻孔和基础施工设备安全要求 第1部分:通用要求[S].

[4]      国家标准:钻孔和基础施工设备安全要求 第3部分:桩和其他基础施工设备[S].

[5] 团体标准:岩土工程模型试验光纤光栅测试技术规程[S].

[6] 团体标准:隧道衬砌质量无损检测技术规程[S].

[7] 团体标准:城市安全运行监测技术规范[S].

[8] 团体标准:隧道病害快速调查与评价技术规程[S].

教学情况

ž  主讲课程:《数字电子技术基础》(山东省一流本科课程)、《模拟电子技术基础》

  • 2022年,第四届全国高等学校青年教师电子技术基础、电子线路课程讲课竞赛华东赛区一等奖,全国二等奖;

  • 2022年,山东省第九届高校青年教师教学比赛,优秀奖

  • 2021年,山东省第八届高校青年教师教学比赛,优秀奖

  • 2022年,首届山东大学课程思政教学比赛,一等奖

  • 2020年,山东大学青年教师教学比赛,一等奖

  • 2023年,第四届智慧交通创新大赛,特等奖,指导教师

  • 2022年,“上汽通用五菱杯”第三届山东省大学生创新方法大赛,一等奖,指导老师

  • ž2022年,“建行杯”第八届山东省大学生创新创业大赛,银奖,指导教师

指导研究生情况

目前指导硕士研究生8名,协助指导硕士研究生16名,协助指导博士研究生4

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