张千里

发布者:薛一发布时间:2022-06-22浏览次数:3777

姓名:张千里

职称/职务:讲师,硕士生导师

专业:机械工程

院系:工程学院机电工程系

通讯地址:青岛松岭路238号 中国海洋大学工程学院

邮箱:zhangqianli@ouc.edu.cn


工作与学习经历

2020.12-至今      中国海洋大学          工程学院机电工程系      讲师、师资博士后、硕士生导师

2015.03-2020.09      浙江大学              机械设计及理论                博士

2012.09-2015.03      浙江大学              机械电子工程                  硕士

2008.09-2012.06      山东大学              机械设计制造及其自动化        本科


研究方向

1. 复杂装备智能运维与工业大数据分析

2. 机械故障诊断

3. 水下机器人技术


主讲课程

本科生课程:《工程制图》

研究生课程:《机械故障诊断》、《数值计算方法》


科研经历

主持的科研与教学项目:

[1] 2022.06-2024.05 中央高校基本科研业务费 立式电机轴承故障诊断与预测研究

[2] 2022.01-2024.12 海洋科学与技术国家实验室重点研发项目 面向海底水合物资源的探测系统和人工智能技术研发

[3] 2022.01-2024.12 山东省自然科学基金青年项目 流式大数据驱动的TBM掘进载荷预测研究

[4] 2022.01-2023.12 青岛市博士后应用研究项目 云边协同驱动的复杂装备运维技术

[5] 2021.05-2022.05 本科教学一般项目 基于增强现实技术的“工程图学”教学方法改革研究

其他作为核心技术骨干参与的科研项目:

[1] 2020.12-至今  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 国家重点研发计划项目

[2] 2014.09-2019.12 TBM安全高效掘进全过程信息化智能控制与支撑软件基础研究973

[3] 2012.09-2014.06 硬岩掘进装备的关键基础问题973

[4] 2012.09-2014.06 全断面隧道掘进共性技术研究开发863

[5] 2017.10-2020.09 盾构液压系统虚拟仿真实验       国家级教学仿真示范项目


学术兼职

中国图学学会产品信息建模专业委员会委员


代表性学术论文

[1] Qianli Zhang, Zhenyu Liu, Jianrong Tan. Prediction of geological conditions for a tunnel boring machine using big operational data, Automation in Construction, 2019.

[2] Qianli Zhang, Zhenyu Liu, Jianrong Tan. TBM performance prediction with Bayesian optimization and automated machine learning. Tunneling and underground space technology, 2020.

[3] Qianli Zhang, Zhenyu Liu, Jianrong Tan. Predicting the performance of tunnel boring machines using big operational data, The sixth IEEE International Conference on Big Data Computing Service and Machine Learning Applications(BDS2020)Oxford, United Kingdom.

发明专利

[1] 基于联邦学习的TBM滚刀故障监测方法

[2] 一种基于数字孪生的TBM盘型滚刀剩余寿命实时在线预测方法

[3] 隧道全断面掘进机刀盘模拟加载装置