11043何俐萍
姓名 | 11043何俐萍 |
性别 | 女 |
学校 | 电子科技大学 |
部门 | 发明专利包写包过 加急申请 |
学位 | 工学博士学位,学院列表 01 信息与通信工程学院 02 |
学历 | 版权登记666包过 代写全部资料 |
职称 | 软件著作权666包写包过 |
联系方式 | 【发送到邮箱】 |
邮箱 | 【发送到邮箱】 |
人气 | |
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机械与电气工程学院 导师代码: 11043 导师姓名: 何俐萍 性 别: 女 特 称: 四川省学术与技术带头人后备人选 职 称: 教授 学 位: 工学博士学位 属 性: 专职 电子邮件: lipinghe@uestc.edu.cn 学术经历: 2010年4月在大连理工大学机械设计及理论专业获得工学博士学位;2013年11月~2004年11月在美国罗格斯大学(Rutgers, The State University of New Jersey)工业与系统工程系(ISE)任国家公派全额资助访问学者;2010年6月至今于电子科技大学机电工程学院工作,任副教授、教授。 个人简介: 主要研究方向为:(1) 复杂机械与结构系统的寿命预测和健康评估;(2) 工业与家庭服务机器人的系统设计和运行监测;(3) 电子元器件与电子装备的可靠性设计与试验技术。作为项目负责人或项目主研承担了包括国家"863"课题、国家自然科学基金面上项目、总装预研基金重点项目、****科工技术基础项目、四川省科技支撑计划项目等在内的国家级、省部级和产学研横向课题近20项,科研总经费800余万元。在复杂分层系统建模、非概率可靠性分析、混合不确定性量化、具有认知属性的评估信息融合等方面发表SCI收录论文15篇,EI收录期刊和高水平国际会议论文30余篇;申请和授权国家发明专利10余项;在Springer-Verlag London Limited出版的Handbook of Performability Engineering一书中发表专著章节。IEEE/ASME会员、国家自然科学基金项目同行评议专家;学术期刊RISK ANALYSIS、RELIAB ENG SYST SAFE、IEEE T RELIAB、MECH SYST SIGNAL PR、INTEGR COMPUT-AID E和《中国科技论文在线》等同行评审人;国际会议IEEE FSKD/ICNC、IEEE RAMS、AIAA Sci/TECH、ASME IDETC等论文评阅人;2011~2013年质量、可靠性、风险、维修性及安全性工程国际学术会议(QR2MSE)程序委员会委员和分会主席。 担任电子科技大学机器人队指导教师、电子科技大学本科“机械设计制造及其自动化”专业建设骨干教师、机械电子工程学院机械工程系副主任等。主持四川省教学改革项目和电子科技大学重点教改项目等5项。主要获奖:(1) 2016年“十五届全国大学生ROBOMASTERS机器人大赛”全国总冠军/南部赛区亚军(指导教师);(2) 2016年四川省“‘互联网+’大学生创新创业大赛”金奖(指导教师);(3) 2015年“十四届全国大学生ROBOMASTERS机器人大赛”全国总冠军/西南赛区冠军/“最佳技术奖”(指导教师);(4) 电子科技大学“2015年重大学科竞赛指导教师奖”;(5) 电子科技大学“2014届优秀硕士研究生论文”(指导教师);(6) 最佳论文奖(The Best Paper Award, ICMR 2011);(7) ****科学技术进步奖, 二等奖, 2014. 科研项目: (1) 国家自然科学基金项目(面上)(51275077):基于混合不确定性量化和高置信度数值模拟的复杂机械系统健康评估(主持);(2) 总装备部预研基金项目(重点)(9140A19021011DZ0207):考虑多重失效机理的XX寿命分析与预测方法研究(主持,“优秀”结题);(3) 总装备部技术基础项目(YXCDZ20132ZL02):XX质量特性波动预测、诊断与控制一体化技术研究(主持);(4) 中航动力机械所项目(2014028):XX发动机主要零部件寿命计算(主持);(5) 中央高校基本业务费项目(ZYGX2010J094):基于认知不确定量化的复杂机械系统可靠性分析和健康评估(主持);(6) 国家自然科学基金项目(面上)(U1330130):基于混合不确定性信息处理的复杂分层系统健康评估(执行负责人);(7) 总装备部预研基金项目(9140A19010909DZ0229):XX区间非概率可靠性关键技术研究(执行负责人);(8) 总装备部技术基础项目(YXCDZ20151ZL01):XX逻辑网络系统的功能可靠性与控制安全性分析(执行负责人);(9) 国家科技重大专项子课题(2014ZX04014-011-01):重型机床电器与驱动系统可靠性技术研究(主研);(10) ****科工技术基础项目(1420130001):XX剩余寿命预测及维护决策理论研究(主研);(11) 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2007AA04Z403):数据不足时的重大装备可靠性分析与设计技术(主研);(12) 国家自然科学基金项目(面上)(50775026):基于可能性和证据理论的机械系统可靠性分析和设计优化(主研);(13) 国家自然科学基金项目(面上)(51075061):复杂机械系统认知不确定性量化理论和可靠性分析新方法研究(主研)。 研究成果: 部分代表性论文(一作及通讯):[1] Probabilistic fatigue life prediction of turbine disc considering model parameters uncertainty. International Journal of Turbo and Jet Engines, 2016, 33(2): 87-94.(SCI收录)[2] Reliability and risk assessment of aircraft electric systems. Ekcsploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 2014, 16(4): 497-506.(SCI收录)[3] A new fault tree analysis approach based on imprecise reliability model. Proc I MechE Part O: Journal of Risk and Reliability, 2014, 228(4): 371-381.(SCI收录)[4] Importance identification for fault trees based on possibilistic information measurements. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 2013, 25(4): 1013-1026. (SCI收录)[5] Entropy-based Measure of Importance in Fault Tree Analysis. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 20 (2): 435-444. (SCI收录)[6] Possibility and Evidence Theory Based Design Optimization: An overview. Kybernetes: the International Journal of Systems and Cybernetics, 2008, 37 (9/10): 1322-1330. (SCI收录)[7] Uncertainty quantification in fatigue lifetime data analysis: a possibilistic approach. Pro. 15th AIAA Non-deterministic approaches conference (AIAA), 2013.01.(EI收录)[8] System reliability modeling and analysis in the possibility context. Proc. Int. Conf. on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (IEEE), 2012.07. (EI收录)[9] Development of possibility distributions for fatigue lifetime data analysis, Proc. Int. Conf. on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (IEEE), 2011.07.(EI收录)[10] Possibilistic information measure of importance in fault tree analysis, Proc. 7th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (IEEE), 2010.08. (EI收录) 专业研究方向: 专业名称 研究方向 招生类别 080200机械工程 02智能制造与装备,03智能感知与控制技术,05机器人技术 硕士学术学位 085500机械 01机器人技术,02装备智能技术,04智能装备可靠性与优化,06不区分研究方向(非全) 硕士专业学位 |