姓名：朱锟鹏
地址：科学岛
类型：博导
所在科研单元：智能机械所


导师介绍



朱锟鹏，分别获得新加坡国立大学博士（2007），华中科技大学硕士（2002），武汉科技大学学士（1998）学位。现任中科院先进制造研究所研究员、博士生导师、精密制造实验室主任。2011- 2013获得 “洪堡基金”资助，在德国慕尼黑工业大学从事科学研究。 在精密制造与自动化领域开展了深入地研究，在国际知名期刊 IEEE Trans on Industrial Electronics, International Journal of Machine Tool & Manufacture等发表SCI论文30余篇，出版英文专著2部，论文引用600余次。现任国际期刊Computer-aided and Digital Manufacturing Technology助理主编、Computers in Industry，IEEE Trans Mechatronics, IEEE Trans Industrial Informatics等副主编，曾任IEEE CASE, IROS 分会主席及副主编。

Introduction



www.escience.cn/people/zhukunpeng

研究领域



1. 精密超精密加工理论与自动化技术2. 制造信息学、信息物理融合系统建模与仿真3. 3D金属打印成型过程建模与智能控制

招生专业



博士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置招生方向：多传感器信息融合学术硕士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置（硕士）招生方向：信号检测与处理专业学位硕士招生计划：          1、专业：电子信息（专硕）招生方向：先进制造与智能传感技术工程管理硕士招生计划：          1、专业：工程管理（专硕）招生方向：工程质量管理工程博士招生计划：          1、专业：机械招生方向：机械博士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置招生方向：多传感器信息融合          2、专业：模式识别与智能系统招生方向：视听觉信息处理与模式识别学术硕士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置（硕士）招生方向：多传感器信息融合          2、专业：精密仪器及机械（硕士）招生方向：状态检测与故障诊断专业学位硕士招生计划：          1、专业：机械（专硕）招生方向：智能机械与控制          2、专业：电子信息（专硕）招生方向：智能检测技术工程管理硕士招生计划：          1、专业：工程管理（专硕）招生方向：设计制造管理博士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置招生方向：多传感器信息融合          2、专业：精密仪器及机械招生方向：微电子机械系统与微细加工学术硕士招生计划：          1、专业：检测技术与自动化装置（硕士）招生方向：多传感器信息融合          2、专业：精密仪器及机械（硕士）招生方向：状态检测与故障诊断专业学位硕士招生计划：          1、专业：电子信息（专硕）招生方向：先进制造与智能传感技术

研究成果



[1] Zhu K., Zhang Y., Cyber-Physical Production System Framework of smart CNC machining system, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics: 2018 ,doi:10.1109/TMECH.2018.** ,1-9[2] Zhu K., Liu T., On-line High-Speed Milling Tool Wear Monitoring via Hidden Semi-Markov Model with Dependent Durations, IEEE Transactions on Industrial Informatics: 2018,14(1): 69–78.[3] Lin X., Zhu K., Wang Q-G., Anisotropic Diffusion Map Based Spectral Embedding for 3D CAD Model Retrieval, IEEE Transactions on Industrial Informatics: 2018,14(1): 265–274.[4] Zhu K., Zhang Y., Modeling of the Instantaneous Milling Force per Tooth in High Speed Ball-end Milling with Tool Run-out Effect, International Journal of Machine Tool and Manufacture: 2017,118-119 ,pp.37-48.[5] Yu X.L., Lin X., Dai Y.Q., Zhu K., Image edge detection based tool condition monitoring with morphological component analysis, ISA Transactions: 2017, 69:315-322.[6] Zhu K., Yu X.L., The monitoring of micro milling tool wear conditions by wear area estimation,Mechanical System and Signal Processing: 2017,38:80-91.[7] Dai Y., Zhu K., A machine vision system for micro-milling tool condition monitoring, Precision Engineering. doi: 10.1016/j.precisioneng.2017.12.006.[8] Li K., Zhu K., Mei T., A generic instantaneous undeformed chip thickness model for the cutting force modeling in micromilling, International Journal of Machine Tools and Manufacture: 2016,105(2016): 23-31.[9] Zhu K., Mei T., Ye D.S., Online condition monitoring in micro-milling: A force waveform shape analysis approach, IEEE Transactions on Industrial Electronics: 2015, 62(6):3806-3813.