西南交通大学机械工程学院导师教师师资介绍简介-张楷

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本站小编 Free考研考试/2021-09-26

个人信息MORE +
张楷讲师
入职时间： 2021-06-29
所在单位： 机械工程学院
学历： 博士研究生毕业
办公地点： 西南交通大学（九里校区）机械工程学院2348办公室
性别： 男
联系方式： zhangkai@swjtu.edu.cn（教学事务）zhangkai@hotmail.com（学术研究）@qq.com(日常事务)
学位： 工学博士学位
职称： 讲师
电子邮箱： zhangkai@swjtu.edu.cn
在职信息： 在职
毕业院校： 重庆大学

移动电话：邮箱：

个人简介
张楷(1990-)，工学博士，助理教授(讲师)，机械工程学院制造工程系教师，中国机械工程学会会员，中国振动工程学会会员，中国人工智能协会智能制造分会会员。主要从事复杂装备（风电机组、高速列车等）智能运维相关领域研究，主持中央高校基本科研业务费项目1项，参与包含国家重点研发计划项目和国家自然基金项目等在内的省部级以上项目8项，发表学术论文11篇，其中以第一作者发表5篇SCI收录论文（累计影响因子27.80）和1篇EI收录论文。受邀担任《Mechanical systems and signal processing》、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》等SCI收录高水平期刊审稿人。

教育经历
[1] 2017.9-2021.6
重庆大学|机械电子工程|博士研究生毕业|博士学位
[2] 2014.9-2017.6
西南交通大学|机械制造及其自动化|研究生(硕士)毕业|硕士学位
[3] 2010.9-2014.6
太原理工大学|机械设计制造及其自动化|本科(学士)|学士学位

研究方向
[1]轨道车辆动力学仿真与评估
[2]高速列车轴温预警
[3]智能故障诊断与寿命预测
[4]复杂装备数字孪生运维技术

工作经历
[1] 2021.6-至今
机械工程学院 | 西南交通大学

团队成员
复杂装备智能运维小组

邹益胜-指导老师

刘永志博士

张皓阳

李海浪

史柯铭

赵市教

李致萱

刘彦涛

丁昆

复杂装备智能制造与工业软件团队

丁国富-团队负责人

张剑-教授

黎荣-老师

张海柱-老师

郑庆-老师

马术文-老师

江磊-老师

付建林-老师

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张楷讲师
入职时间： 2021-06-29
所在单位： 机械工程学院
学历： 博士研究生毕业
办公地点： 西南交通大学（九里校区）机械工程学院2348办公室
性别： 男
联系方式： zhangkai@swjtu.edu.cn（教学事务）zhangkai@hotmail.com（学术研究）@qq.com(日常事务)
学位： 工学博士学位
职称： 讲师
电子邮箱： zhangkai@swjtu.edu.cn
在职信息： 在职
毕业院校： 重庆大学

科学研究当前位置: 中文主页 >> 科学研究

研究领域
主要从事复杂装备智能运维相关研究

论文成果 MORE+
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al.A fault diagnosis method ....Mechanical Systems and Signal Processing,2021,161:107963
Kai Zhang, Baoping Tang*, Yi Qin, et al. Fault diagnosis of planeta....Mechanical Systems and Signal Processing,2019,131:243-260
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. Fault source location of....Engineering Applications of Artificial Intelligence,2021,103:104300
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. Fault detection of wind ....IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2021,70:**
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. A hybrid attention impro....Measurement,2021,179:109491

专利
暂无内容

著作成果
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科研项目 MORE+
面向产品全生命周期及闭环反馈的信息物理系统融合理论,国家重点研发计划, 2020，2023，参研，进行中
大型旋转机组健康管理系统软件,国家重点研发计划, 2020-2023，参研，进行中
深度迁移学习的非类同条件下空间滚动轴承寿命评估方法研究,国家自然科学基金面上项目, 2020-2024，参研，进行中
深度领域适应的空间滚动轴承变工况寿命状态匹配表征和预测方法,国际自然基金-青年科学基金项目, 2019-2021，参研，已完成，待结题
深度学习融合多源信息的航空发动机转子系统早期故障智能预测方法,重庆市自然科学基金重点项目, 2019-2022，参研，进行中

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张楷讲师
入职时间： 2021-06-29
所在单位： 机械工程学院
学历： 博士研究生毕业
办公地点： 西南交通大学（九里校区）机械工程学院2348办公室
性别： 男
联系方式： zhangkai@swjtu.edu.cn（教学事务）zhangkai@hotmail.com（学术研究）@qq.com(日常事务)
学位： 工学博士学位
职称： 讲师
电子邮箱： zhangkai@swjtu.edu.cn
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毕业院校： 重庆大学

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Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al.A fault diagnosis method for wind turbines gearbox based on adaptive loss weighted meta-ResNet under noisy labels[J]..Mechanical Systems and Signal Processing,2021,161:107963
Kai Zhang, Baoping Tang*, Yi Qin, et al. Fault diagnosis of planetary gearbox using a novel semi-supervised method of Multiple Association Layers Networks[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2019,131:243-260
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. Fault source location of wind turbine based on a heterogeneous node complex network[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2021,103:104300
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. Fault detection of wind turbines by subspace reconstruction based robust kernel principal component analysis [J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2021,70:**
Kai Zhang, Baoping Tang*, Lei Deng, et al. A hybrid attention improved ResNet based fault diagnosis method of wind turbines gearbox[J].Measurement,2021,179:109491
张楷,罗怡澜,邹益胜,王超,宋小欣.高速列车的样本关联改进故障诊断方法[J].中国机械工程,,2018,29(02):151-157
Huang Honghai, Tang Baoping*, Luo Jun, Pu Huayang, Zhang Kai. Residual Gated Dynamic Sparse Network for Gearbox Fault Diagnosis Using Multi-Sensor Data[J],2021:1-1
Xiaoxia Yu, Baoping Tang*, Kai Zhang. Fault diagnosis of wind turbine gearbox using a novel method of fast deep graph convolutional networks[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2021,70:1-14
任建亭,汤宝平,雍彬,邓蕾,张楷.基于深度变分自编码网络融合SCADA数据的风电齿轮箱故障预警[J].太阳能学报,2021,42(04):403-408
余浩帅,汤宝平,张楷,谭骞,魏静.小样本下混合自注意力原型网络的风电齿轮箱故障诊断方法[J/OL].中国机械工程,2021
邓佳林,邹益胜,张继冬,张楷.液压减振器故障-参数集的知识表达及映射[J].机械设计与制造,2021(07):46-50

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深度学习融合多源信息的航空发动机转子系统早期故障智能预测方法, 重庆市自然科学基金重点项目, 2019-2022，参研，进行中
深度学习融合多源信息的高速列车牵引齿轮箱早期故障诊断方法研究, 中央高校基本科研业务费研究生能力提升专项项目, 2019-2021，主持，已结题
协同深度学习的风电机组传动系统早期故障有效可靠预示方法研究, 国家自然科学基金面上项目, 2017-2021，参研，已完成，准备结题
高速铁路动车组全生命周期数据管理与综合, “863”计划项目子课题, 2014-2018，参研，已结题
轨道客车转向架集成技术(二期), 纵向项目, 2014-2015，参研，已结题

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