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周宏根 教授 学校领导 个人邮箱： hgzhou205@163.com 办公地点： 江苏科技大学长山校区机械学院 通讯地址： 江苏科技大学长山校区机械学院 邮政编码： 传真： 您是第11496 位访问者 个人首页 科研项目 论文著作 专利成果 科研团队 获奖动态 教学随笔 个人简介 1976年2月生，工学博士，教授，博导，副校长。长期从事船舶机械装备工艺理论和智能制造应用技术研究，研究基础扎实、创新能力强，主持国家国防基础科研项目、工信部高技术船舶项目10余项。创新了船用柴油机高效能加工制造技术，应用于自主品牌系列中低速柴油机；发表SCI/EI检索学术研究论文80余篇；授权发明专利100余项；出版专著2部。先后获国防科学技术进步二等奖2项（排名第1、第2），江苏省科学技术奖二等奖1项（排名第2），江苏省教学成果二等奖2项（排名第1、第3），江苏省研究生教育改革成果二等奖1项（排名第7），指导学生获第十六/十七届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛国赛二等奖各1项、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖1项。江苏省有突出贡献的中青年专家，是江苏高校“青蓝工程”优秀教学团队带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，江苏省“333工程”第三层次培养对象，江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师。担任机械工业教育协会应用型本科机械工程学科教学委员会委员、中国图学学会理事会智能工厂专业委员会委员等学术任职。 研究方向 面向船舶与海洋工程装备领域，重点研究智能制造和工艺可靠性等方面的关键共性技术难题，突破船舶与海洋工程装备智能制造、基于CPS的船舶产品数字孪生、船用装备工艺可靠性、水下仿生减阻表面制备等技术，形成“理论创新-技术突破-装备研发”有机融合的研究模式，取得一批重要成果，持续获得国家和部委项目支持。（1）船舶与海洋工程装备智能制造技术围绕船舶制造关键环节，面向精益化、数字化和智能化制造的先进造船模式，以构建基于智能制造的工艺与知识管理体系为切入点，以提升智能制造装备执行、检测能力为目标，开展船舶智能制造关键环节工艺流程再造、中间产品加工、装配、焊接、涂装各阶段共性工艺技术研究，建立适应智能制造要求的船舶中间产品制造共性工艺新体系和工艺新规范。目前具体研究工作包括：1）关键共性工艺体系总体方案研究；2）工艺流程及工艺规范研究；3）关键工艺决策及在线检测技术研究；4）关键环节工艺知识获取与集成应用研究；5）工艺体系及关键工艺技术试验验证。（2）基于CPS的船舶产品数字孪生技术利用传感器网络搭建船舶建造过程的信息物理融合系统（Cyber-physical system，CPS），实现船舶建造过程数据的动态感知，提出船舶建造过程人-机-物-环境间感知数据与虚拟仿真数据的融合方法，构建数字孪生模型框架体系，并开发船舶产品数字孪生技术应用平台，进行船舶建造过程的仿真与质量预测，为提升船舶建造精度提供技术支撑。具体包括：1）构建面向船舶建造过程的数字孪生模型；2）搭建面向船舶建造现场的信息物理融合系统；3）船舶建造过程多维感知信息的融合方法研究；4）船舶分段建造过程的数据感知装备研制;5）面向船舶建造过程的数字孪生技术应用验证。（3）船用装备工艺可靠性技术构建船用装备加工工艺在线监测系统，采集分析关键加工工艺力、振动、噪声、表面质量等加工过程信息，采用物理试验、有限元仿真以及统计分析相结合的方法，分析船用装备加工工艺可靠性关键影响因素，基于经典可靠性理论，建立船用装备加工工艺可靠性模型，实现加工过程的受力变形及温度变形等分析、测量及精度控制，开发工艺仿真、参数优化及可靠性评估软硬件平台，固化工艺路线，为提升船用装备质量可靠性水平提供技术支撑。具体包括：1）船用装备加工工艺稳定性表征参数及关键影响因素分析；2）船用装备加工工艺可靠性模型；3）船用装备关键过程工艺参数在线监测系统；4）船用装备加工工艺可靠性评估；5）船用装备加工工艺质量控制与可靠性提升。（4）水下仿生减阻表面制备技术    针对水下航行器运行过程中液固界面摩擦问题，以长江中下游河道中逆流洄游繁殖的河鲀为仿生减阻表面研究的原型,构建水下仿生表面耦合减阻模型，研发不同海况下水下航行器的耦合仿生减阻表面及其制备工艺，制定水下仿生减阻表面的标准模型和设计规范，以提升水下航行器的航速、航程、噪声等性能和效能。具体包括：1）构建面向仿生减阻的河鲀表皮结构和物性的耦合模型；2）设计并优化贴片、贴膜、涂层等水下仿生减阻表面；3）结合焊接、装配、涂装等船舶建造工艺，研发典型的水下仿生减阻表面的制备工艺；4）研制水下仿生减阻表面的性能测试与优化平台；5）以小型水中航行器为载体，进行水下仿生减阻表面的应用验证和推广示范。 教育经历 1.1994-1998年，哈尔滨工程大学本科；2.2002-2005年，江苏科技大学硕士研究生；3.2007-2012年，东南大学博士研究生。 课程教学 互换性与测量技术基础现代制造技术理论 科研项目 [1]省部级，高功率密度中高速机技术集成验证研究，2022-2025，175万元，主持[2]国家级，**高效精准装配技术研究，2022-2023,495万，主持[3]国家级，**凸轮轴工艺技术研究，2020-2022,300万，主持[4]国家级，**基于数字化的制造验证，2019-2021，150万，主持[5]国家级，**性能评估与验证关键技术研究，2019-2020,60万，主持[6]国家级，**加工工艺可靠性分析与控制技术研究，2018-2020，40万，主持[7]省部级，船舶智能制造关键共性工艺研究，2018-2021,400万，主持[8]省部级，船舶涂装数字化工艺设计系统开发与应用研究，2020-2023，100万，主持 专利成果 发明专利[1]2016-基于双燃料船舶发动机冷却水余热的液态天然气气化系统, ZL201510041519[2]2017-一种带注油腔的多层复合轴瓦滑动轴承, ZL201510046300.8[3]2017-一种玻璃基微通道网络的成型装置及其加工方法, ZL201510179831.4[4]2017-基于数理统计的船用柴油机机加工零件编码方法及系统, ZL201510046338.5[5]2017-柴油机曲轴减震器装拆用支撑平台, ZL201610007859.4[6]2017-一种船体焊接工艺辅助规划系统及方法, ZL201610384072.X[7]2018-船体建造精度控制工艺方法和系统, ZL201610100313.3[8]2018-倾斜平面映射加工去除体的方法, ZL201610139155.2[9]2019-一种水下减阻表面性能测试装置, ZL201710235885.7[10]2019-一种形位公差的图形化表达方法, ZL201710464189.3[11]2019-一种模拟轿车侧面碰撞试验用柱撞工装及试验用台车, ZL201711108356.7[12]2020-一种船用柴油机关重件MBD模型的快速建模方法, ZL201710052721.0[13]2020-面向船舶分段建造的胎架智能布置方法及计算机存储介质, ZL201910113572.3[14]2020-面向智能胎架的万向移动系统, ZL201910113541.8[15]2020-一种自升式吊装船桩腿锁紧装置, ZL201811053670.4[16]2020-面向船舶分段建造的智能胎架系统, ZL201910113577.6[17]2021-一种船舶用涂装机器人可伸缩机械臂, ZL201911088957.5[18]2021-一种用于水下平板表面摩擦阻力的同步测量装置及方法, ZL201910348576.X[19]2022-一种中低速柴油机关键孔系加工方法, ZL202011361249.7[20]2022-一种轴类工件在位非接触检测方法, 2022, PCT日本-7171114[21] 2023-一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法, ZL2021109473890[22] 2023-一种基于敏感性分析的船用柴油机故障溯源方法，ZL 202011336535.8软件著作权[1]船用柴油机关键零部件工艺环节质量预测系统V1.0--2022SR0258065[2]船用柴油机机身加工工艺可靠性评估与优化系统--2020SR0478982[3]船用柴油机凸轮轴摆动磨削建模及仿真平台--2022SR0579696[4]船舶加工工艺生成工具软件--2020SR0522488[5]船舶涂装工艺生成工具软件--2020SR0522633 科研团队     船舶与海工装备智能制造技术研究所    本研究所起源于江苏科技大学先进制造技术研究所，为江苏科技大学科技创新团队，经过十多年的建设和发展，已形成一支学位和职称结构合理、学科交叉性强、学术水平高的科研队伍，团队成员平均年龄不足35周岁，全部获得博士学位，分别来自于东南大学、南京理工大学、山东大学、东北大学等重点院校，其中教授3人，副教授9人，讲师6人。   本研究所主要从事船舶与海工装备智能制造技术的研究，近十年来已合作完成国家自然基金、工信部重大专项等国家级重大项目10多项，以及沪东重机、陕西柴油机、河南柴油机、江南造船、中船黄埔等行业龙头企业的技术攻关项目20余项，累计科研经费2500余万元。以船舶、船用柴油机和典型海工装备为研究对象，先后开展了工艺技术研究、数字化设计、成组加工与编码、CAPP、智能车间调度、数据挖掘与融合、全三维MBD模型、虚拟制造等共性关键技术研究，发表论文120余篇，其中SCI/EI收录40余篇；申请发明专利68件，其中已授权30余件，为行业企业提供关键技术和核心装备服务，实现船舶及海工装备研发全过程的数字化、自动化、智能化水平，推动技术进步和行业产业发展。 获奖动态 教学随笔 论文著作 学术论文[1]2014-Zhou H, Jing X, Wang L, Dai K, Yongpeng J. Research on High Speed Cutting Parameter Optimization and Fault Diagnosis Technology. Advances in Mechanical Engineering.2014;6.[2]2014-周宏根,王梦莹,景旭文,贾永鹏.面向多学科优化的柴油机本体建模与应用[J].计算机集成制造系统,2014,20(10):2348-2359.[3]2018-Honggen Z ,Shan L ,Guochao L , et al. Machining Stress Analysis and Deformation Prediction of Connecting Rod Based on FEM and GRNN[J]. Iranian Journal of Science & Technology Transactions of Mechanical Engineering,2018.[4]2018-周宏根,黄剑雄,刘金锋,田桂中,李磊,李国超.面向柴油机箱体曲轴孔系去除体构建方法[J].计算机集成制造系统,2018,24(06):1418-1426.[5]2018-Honggen Z ,Chuhui W ,Xuwen J , et al. Influence of cutting and clamping forces on machining distortion of diesel engine connecting rod[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 99:897-910.[6]2020-Zhou, H, Wang, Z, Liu, J, Tian, G, Jing, X, Li, L. Research on block storage yard scheduling according to grid method. Concurrency Computat Pract Exper. 2020; 32:e5576.[7]2020-Zhou H, Cui J, Tian G, Zhu Y, Jia C. Modeling technology of curved surface development for puffer fish. Advances in Mechanical Engineering. 2020;12(4).[8]2020-周宏根,崔杰,田桂中,朱烨圣,贾长峰.河鲀背部形貌曲面拟合及数学建模[J].吉林大学学报(工学版),2020,50(03):1131-1137.[9]2020-Zhou H, Liu C, Tian G, Feng X, Jia C. Research on the drag reduction property of puffer (Takifugu flavidus) spinal nonsmooth structure surface. Microsc Res Tech. 2020, 83(7):795-803.[10]2020-Zhou, H., Zhao, D., Liu, Y. et al. Influence of Induction Hardening Process on Camshafts’ Residual Stresses. Arab J Sci Eng 2020, 45, 9651–9659.[11]2021-Honggen Zhou, Shen, Di; Tian, Guizhong; Cui, Jie; Jia, Changfeng. Biomechanical characteristics of puffer skin for flexible surface drag reduction, Mechanics of Advanced Materials and Structures, 2021, 28,1194-1200.[12]2021-Zhou, H., Zhu, Y., Tian, G. et al. Experimental Investigations of the Turbulent Boundary Layer for Biomimetic Surface with Spine-Covered Protrusion Inspired by Pufferfish Skin. Arab J Sci Eng 2021, 46, 2865–2875[13]2021-Zhou, H., Sheng, S., Liu, J. et al. Research on intelligent generation method of process dimension based on feature constraint. Int J Adv Manuf Technol,2021, 116, 1003–1021[14]2021-Cai, Y., Zhou, H.(通讯), Liu, J., Yuan, X., Zhu, T., Zou, S., Wen, X., Du, C., & Zhou, D. Research on path generation and stability control method for UAV-based intelligent spray painting of ships. Journal of Field Robotics, 2022, 39, 188– 202.[15]2021-Zhou H ,Yang W ,Sun L , et al. Reliability optimization of process parameters for marine diesel engine block hole system machining using improved PSO.[J]. Nature Publishing Group, 2021(1).[16]2022-Liu Y ,Zhou H.(通讯),Zhao D , et al. Online approach to measuring relative location of spatial geometric features of long rotating parts[J]. Measurement, 2022, 187:110317-.[17]2022-Zhou, H., Chen, J., Bai, X., Li, G., Guan, X., Du, Q., Li, N. and Jing, X. Effect of grinding depth on the rotating bending fatigue properties of 40Cr steel. Fatigue Fract Eng Mater Struct, 2022, 45: 1292-1295.[18]2022-Zhou H, Wang Z, Li L, Xu B. Line heating process parameter forecasting method based on optimization concept. Advances in Mechanical Engineering. 2022;14(3).[19]2022-周宏根, 魏凯, 窦振寰,等. 基于数字孪生的船用柴油机整机性能评估方法[J]. 船舶工程, 2022(005):044.[20]2023-Honggen Zhou; Xiaodie Ren; Li Sun; Guochao Li; Yinfei Liu, Remaining Useful Life Prediction Method for Rolling Bearings Based on CBAM-CNN-BiLSTM. 2023 IEEE 12th Data Driven Control and Learning Systems Conference. (会议论文，EI检索)[21]2023- Honggen Zhou, Shangshang Gao, et al. Multi-condition wear prediction and assessment of milling cutters based on linear discriminant analysis and ensemble methods. Measurement, 2023，216，112900.[22]2023-Honggen Zhou, Baojiang Dong, Guochao Li, Leyi Zhang, Yanling Fu, Qiulin Hou, Li Sun. On-machine measurement method of hole parallelism error based on multi-sensor fusion. Measurement Science and Technology, 2023-12-27, DOI: 10.1088/1361-6501/ad1479[23]2023-Zhou, H., Peng, Z., Li, G. et al. A Novel Built-Up Constitutive Model of 40Cr Alloy Steel Considering the Geometric Effect with Simulation Verification. J. of Materi Eng and Perform (2023). https://doi.org/10.1007/s11665-023-09021-x[24]2023-Zhou, H., Peng, Z., Li, G. et al. A novel genetic-based residual stress and deformation prediction method for the coupled machining process of connecting rod. Int J Adv Manuf Technol (2023). https://doi.org/10.1007/s00170-023-12835-7[25]2024-Zhicheng Peng, Honggen Zhou, Guochao Li, Leyi Zhang, Tao Zhou, Yanling Fu, A detected-data-enhanced FEM for residual stress reconstruction and machining deformation prediction, Alexandria Engineering Journal,91,2024, 334-347.