王泓晖

发布者:王博成发布时间:2023-05-30浏览次数:860

姓名:王泓晖

职称/职务:副教授、硕士生导师

专业:机械工程

院系:工程学院机电工程系

邮箱honghui264@163.com / whh4358@ouc.edu.cn

QQ810167324


工作与教育经历

2008.09-2012.07山东大学机械工程学院学士

2012.09-2017.12山东大学机械工程学院硕博连读

2015.11-2016.11新西兰奥克兰大学机械工程学院联合培养

2018.01-2022.01  中国海洋大学工程学院讲师

2022.01-至今中国海洋大学工程学院副教授


研究方向

数字孪生技术;复杂装备状态评估与故障诊断;水下机器人-机械臂系统智能控制技术;海工装备疲劳裂纹预测


讲授课程

本科生课程:工程材料及成型技术、数控技术、水下机器人技术

研究生课程:机械设备及过程计算机控制


代表性论著

[1]Xin Fang, Guijie Liu*, Honghui Wang*, et al. Three-dimensional fatigue crack growth prediction method based on consistency retention[J], International Journal of Fatigue, 2022. (SCI期刊)

[2]Xin Fang, Honghui Wang*, Guijie Liu*, et al. Application of digital twin from concept to implementation[J], The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022. (SCI期刊)

[3]Xin Fang, Honghui Wang(共同一作), Wenjing Li, et al. Fatigue crack growth prediction method for offshore platform based on digital twin[J]. Ocean engineering, 2022. (SCI期刊)

[4]Xin Fang, Guijie Liu*, Honghui Wang*, et al. Fatigue crack growth prediction method based on machine learning model correction[J],Ocean Engineering,2022. (SCI期刊)

[5] Honghui Wang, Guijie Liu, Qingli Zhang, et al. Developing an energy-efficient process planning system for prismatic parts via STEP-NC[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2019. (SCI期刊)

[6]Honghui Wang, Ray Y. Zhong, Guijie Liu*, et al. An optimization model for energy-efficient machining for sustainable production[J]. Journal of Cleaner Production, 2019. (SCI期刊)

[7] Honghui Wang, Xin Fang, Guijie Liu*, et al. An Approach to Predicting Fatigue Crack Growth Under Mixed-Mode Loading Based on Improved Gaussian Process[J]. IEEE Access, 2021. (SCI期刊)

[8] Honghui Wang, Xun Xu Chengrui Zhang*, et al. A hybrid approach to energy-efficient machining for milled components via STEP-NC[J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2018. (SCI期刊)

[9]李文婧,王泓晖*,刘贵杰等.轴承磨损的切片式半解耦损伤数值模拟方法[J/OL].机电工程:1-9[2023-05-30](中文核心)

[10]房鑫,王泓晖*,田晓洁等.基于数值模拟的水下节流阀早期冲蚀故障特征分析[J].机电工程,2021,38(11):1417-1423. (中文核心)

[11]王泓晖,房鑫,李德江等.基于动态贝叶斯网络的变幅载荷下疲劳裂纹扩展预测方法[J].浙江大学学报(工学版),2021,55(02):280-288.EI期刊)

[12]王泓晖,张承瑞,刘日良.基于STEP-NC的数控加工能耗估算方法[J].计算机集成制造系统,2017,23(03):498-506.EI期刊)

[13]王泓晖,刘日良,张承瑞.基于加工特征的车间可重构式自动编程系统设计与实现[J].计算机集成制造系统,2016,22(10):2396-2407.EI期刊)


科研项目

[1] 2020.11-2023.10,国家重点研发计划(2020YFB1708000),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,460万,子课题负责人

[2] 2020.7-2023.6,国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作/港澳台科技创新合作”重点专项项目(2019YFE0105100), 水下生产系统数字化自主型预测与生产优化技术研究及应用示范,460万,参与

[3] 2021.01-2023.12, 山东省自然科学基金,基于数字孪生的海上风力机导管架支撑结构管节点疲劳裂纹扩展动态跟随方法,15万,项目负责人

[4]2019.11-2023.05 山东省重点研发计划-重大科技创新工程,海洋结构安全监测关键技术及智能诊断系统研发,500万,参与

[5]2020.11-2021.11 企业委托项目,被拆解平台结构性能分析,52万,项目负责人

[6]2021.1-2021.12 企业委托项目,面向复杂产品智能化装配的数字孪生开发技术,50万,项目负责人

[7]青岛市海洋科技协同创新中心项目,桨蹼驱动机械机构设计、动力学分析及控制方法研究,100万,参与

[8]国家自然科学基金-面上项目,浸没结构疲劳裂纹的早期非线性超声导波检测机理及诊断研究,73.6万,参与

学术兼职

International Journal of Advanced Manufacturing TechnologyInternational Journal of Fatigue、计算机集成制造系统等多个期刊审稿人


荣誉称号

列入2022年度山东省高等学校“青创团队计划”