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重庆理工大学导师教师师资介绍简介-胡博

本站小编 Free考研考试/2021-10-07

个人简介
胡博,副教授/学术及专业学位硕士生导师,博士/博士后,首届重庆市“巴渝****·青年****”,2018年入选重庆市留学人员回国创业创新支持计划和重庆理工大学第四届青年英才。国家自然科学基金评审专家,中文核心期刊《重庆理工大学学报(自然科学)》兼职副主编,天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室流动人员,重庆汽车工程学院副秘书长。2012-2016年获得全额奖学金资助留学英国巴斯大学(University of Bath),2016年6月获博士学位。
目前主要从事节能与新能源汽车先进动力总成建模及智能控制(机器学习方向)。近三年主持包括国家自然科学基金、中国博士后科学基金、重庆市自然科学基金面上项目等国家级和省部级项目7项。以第一作者身份在《IEEE Transactions on Industrial Electronics》、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering》、《ASME Journal of Engineering for Gas Turbines and Power》等车辆领域国际知名SCI期刊上发表论文10余篇。近些年来在SAE Congress, ImechE International Conference on Turbochargers and Turbocharging, ASME Turbo Expo等国际会议上宣讲论文10篇。在教学方面,近两年主持重庆市研究生教学改革项目1项,校级本科教学改革项目1项,发表教学改革论文2篇,指导3名学生获得本科国家奖学金,指导学生参加科技竞赛获得国家级奖励1项,省部级奖励若干。
研究领域
节能与新能源汽车先进动力总成建模及智能控制(机器学习方向)

当前承担的科研项目
[1] 国家自然科学基金项目,考虑执行器瞬态动力学特性的混合动力智能耦合能量管理机制研究:基于分层深度强化学习,2020.1~2022.12, 25万,主持
[2] 中国博士后科学基金面上项目, 真实物理环境下基于深度强化学习的混合动力汽车智能分层能量管理方法研究,2020.1~2021.12, 8万,主持
[3] 浙江省博士后科研项目一等择优资助, 基于并行深度强化学习的混合动力智能能量管理方法研究,2020.1~2021.12, 8万,主持
[4] 重庆市自然科学基金(基础研究与前沿探索专项)面上项目,基于分层深度强化学习的电动增压与混合动力智能耦合控制方法研究,2019.7~2022.6,10万,主持
[5] 重庆市教育委员会科学技术研究项目,混合动力专用复合增压五冲程发动机瞬态工况建模及能量流智能优化方法的研究.2018.10~2021.9,5万,主持
发表科研论文
[1] Bo Hu, et al. Shifting Deep Reinforcement Learning Algorithm towards Training Directly in Transient Real-World Environment: A Case Study in Powertrain Control. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021. (一区TOP)
[2] Bo Hu, et al. An Edge Computing Framework for Powertrain Control System Optimization of Intelligent and Connected Vehicles based on Curiosity-driven Deep Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020. (一区TOP)
[3] Bo Hu, et al. A Hybrid End-to-End Control Strategy Combining Deep Reinforcement Learning and PID for Transient Boost Control of a Diesel Engine with Variable Geometry Turbocharger and Cooled EGR. Energies, 2019. (SCI)
[4] Bo Hu, et al. Intelligent Control Strategy for Transient Response of a Variable Geometry Turbocharger System Based on Deep Reinforcement Learning. Processes, 2019. (SCI)
[5] Bo Hu, et al. Reinforcement Learning Approach to Design Practical Adaptive Control for a Small-scale Intelligent Vehicle. Symmetry, 2019 (SCI)
[6] Bo Hu, et al. Progress and recent trends in 48?V hybridisation and e-boosting technology on passenger vehicles – a review. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2018 (SCI)
[7] Bo Hu, et al. Experimental analysis of the V-Charge variable drive supercharger system on a 1.0 L GTDI engine. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2018 (SCI)
[8] Bo Hu, et al. Observations on and potential trends for mechanically supercharging a downsized passenger car engine: a review. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2017 (SCI)
[9] Bo Hu, et al. Novel approaches to improve the gas exchange process of downsized turbocharged spark-ignition engines: A review. International Journal of Engine Research, 2016 (SCI)
[10] Bo Hu, et al. Fuel Efficiency Optimization for a Divided Exhaust Period Regulated Two-Stage Downsized Spark Ignition Engine. ASME Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 2016 (SCI)
[11] Bo Hu, et al. A New De-throttling Concept in a Twin-charged Gasoline Engine System. SAE International Journal of Engines, 2015 (EI)
[12] Bo Hu, et al. 1-D Simulation Study of Divided Exhaust Period for a Highly Downsized Turbocharged SI Engine - Scavenge Valve Optimization. SAE International Journal of Engines, 2014 (EI)
联系方式
电子邮箱:b.hu@cqut.edu.cn
课题组网站:https://www.x-mol.com/groups/hu_bo/news



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