西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院導(dǎo)師:傅攀

發(fā)布時(shí)間:2021-10-07 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院導(dǎo)師:傅攀

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西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院導(dǎo)師:傅攀 正文


  姓名:傅攀 性別:男
  職稱:教授 教齡:50
  所在院系:機(jī)械工程學(xué)院 教研室:測控技術(shù)及儀器
  出生年月:1961.3  籍貫:河南
  學(xué)位:博士 學(xué)歷:研究生
  電子郵件pfu@home.swjtu.edu.cn

  個(gè)人簡歷:
  1978 - 1982,重慶大學(xué)機(jī)械系學(xué)士;
  1984 - 1987,重慶大學(xué)光電精密儀器系碩士;
  1987 - 1995, 重慶大學(xué)光電精密儀器系任教;
  1995 - 1996,英國曼徹斯特大學(xué)理工學(xué)院訪問學(xué)者;
  1996 – 1999,英國南安普敦學(xué)院博士;
  1999 - 2002, 英國赫特福德大學(xué)、英國基氏有限公司主任工程師。
  2002.04 ~ 至今,西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院儀器儀表系主任, 博士生導(dǎo)師,測控技術(shù)與儀器研究所所長。

  教學(xué)經(jīng)歷
  “測試技術(shù)基礎(chǔ)(雙語)”,本科生,2002 – 至今
  “智能化狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)(雙語)”,本科生,2002 – 至今
  “專業(yè)外語”, 本科生,2002 – 至今
  “智能化狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)及應(yīng)用(雙語)”,研究生,2002 – 至今
  “數(shù)據(jù)融合技術(shù)及其在智能化狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用(雙語)”,研究生,2002 – 至今

  科研方向及成果
  從1984年起至今,一直從事精密檢測技術(shù)與儀器, 智能化狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷方面的研究工作, 成果頗豐。

  在誤差分離技術(shù)的理論研究與實(shí)際應(yīng)用方面作了大量工作. 針對大型機(jī)械零件幾何精度在線檢測這一技術(shù)難題, 發(fā)展了一整套先進(jìn)的檢測理論, 采用多傳感器采集包含工件誤差和機(jī)床誤差在內(nèi)的綜合信息, 應(yīng)用三維幾何關(guān)聯(lián)誤差分離原理將機(jī)床誤差加以分離而得到準(zhǔn)確的工件誤差檢測結(jié)果。以此項(xiàng)技術(shù)為基礎(chǔ)開發(fā)的”大型機(jī)械零件形位誤差在線檢測技術(shù)”、”形位誤差檢測儀”等關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)備成功地應(yīng)用于葛洲壩大型發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵零部件生產(chǎn),創(chuàng)造了巨大的社會和經(jīng)濟(jì)效益。多年來也一直在精密檢測技術(shù)與儀器領(lǐng)域進(jìn)行研究工作,積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)并取得了豐富的成績。完成縱向、橫向科研課題10多項(xiàng)。其中”發(fā)動機(jī)凸輪軸多測頭自動檢測儀”, “汽車轉(zhuǎn)向器螺桿自動分選機(jī)” 等多項(xiàng)成果在許多大、中型企業(yè)中發(fā)揮了重要作用。

  在英國曼徹斯特大學(xué)理工學(xué)院成功地開發(fā)出”三座標(biāo)測量機(jī)在線精度檢定”技術(shù), 使用特制精密構(gòu)件為基準(zhǔn),研制的座標(biāo)測量機(jī)三維誤差計(jì)算方法及軟件可對三座標(biāo)測量機(jī)進(jìn)行在線精度自檢及校正,有廣泛的工業(yè)應(yīng)用前景。

  在英國南安普敦學(xué)院進(jìn)行了多年的智能化狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷方面的研究工作. 巳成功地研制出了智能化機(jī)床加工狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。采用多傳感器數(shù)據(jù)融合與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號特征模式識別技術(shù),準(zhǔn)確監(jiān)測加工狀態(tài)以實(shí)現(xiàn)自動加工過程的全面優(yōu)化。 系統(tǒng)創(chuàng)造性地提出并使用了新的信號特征以及獨(dú)特的模糊驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)現(xiàn)了多傳感器信息和不同識別構(gòu)架這兩個(gè)層次上的信息融合。通過有效地結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯系統(tǒng)所建立的自適應(yīng)模式識別系統(tǒng)既具有前者的強(qiáng)大學(xué)習(xí)和分類能力,又具有后者的表達(dá)具有不確定邊界的信號特征的極好適應(yīng)性。所建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的模糊系統(tǒng)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有更強(qiáng)的信號特征表達(dá)能力、更快的訓(xùn)練速度及更強(qiáng)的魯棒性。研究活動巳取得了顯著成績,在數(shù)據(jù)融合及智能化模式識別理論上作出了一些創(chuàng)新性貢獻(xiàn)。

  近年來, 主持完成了10余項(xiàng)科研項(xiàng)目,總經(jīng)費(fèi)300余萬。在國際學(xué)術(shù)書籍, 刊物, 會議上發(fā)表論文近40篇, 其中近20篇巳被SCI, EI收錄。
  
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