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讲师助教

欧佳玉
来源: 发布日期:2024/01/08 点击量:

欧佳玉,女,现为红足一1世新2网址 讲师。2023年9月毕业于大连理工大学机械工程学院,并获工学博士学位。2023年10月入职红足一1世新2网址。近年来,一直从事信号处理与故障智能诊断等方面的研究。

电子邮箱:ldoujy@163.com

国内外学习和工作经历情况:

1. 2019.09-2023.09   大连理工大学 机械设计及理论,博士;

2.2017.09-2019.07大连理工大学 机械设计及理论,硕士(硕博连读);

3.2013.09-2017.07   辽宁科技大学 机械设计制造及其自动化,本科。

讲授课课程情况:

本科生授课

机械可靠性设计

研究方向:

信号处理、深度学习方法、故障诊断、数控铣削加工

科研项目:

1 参与国家自然科学基金项目、大连市科技创新基金项目、辽宁省科技重大专项规划项目及国家重点研发计划等纵向课题;

2 参与沈鼓集团基于深度学习的铣刀磨损状态监测方法研究、基于数字孪生的大型透平叶轮智能制造系统开发关键技术攻关等10余项横向课题;

发表论文情况:

[1] Ou,   J. Li, H., Huang, G. Yang, G. (2020).Intelligent analysis of tool wear state   using stacked denoising autoencoder with online sequential-extreme learning   machine [J]. Measurement, 2020, 167.(SCI源刊);

[2] Ou, J. Li,   H., Huang, G. (2020). A novel order analysis and stacked sparse auto-encoder   feature learning method for milling  tool wear condition monitoring [J],   Sensors, 2020, 10(20).(SCI源刊);

[3] Ou, J. Li,   H., Huang, G. (2021). Tool wear recognition based on deep kernel autoencoder   with multichannel signals fusion [J]. IEEE Transactions on Instrumentation   and Measurement, 2021, 70, 1-9. (SCI源刊);

[4] Ou, J. Li,   H., Liu, B. (2022). Deep transfer residual variational autoencoder with   multi-sensors fusion for tool condition monitoring in impeller machining [J],   Measurement, 2022, 11(30).(SCI源刊);

[5] Ou, J. Li,   H., Wang, Z. (2022). Tool wear recognition and signals labeling with small   cross labeled samples in impeller machining [J]. The International Journal of   Advanced Manufacturing Technology, 2022. 123: 3845-3856.(SCI源刊);

[6] Li, H.,   Ou, J. Zhao, X. (2021). Intelligent identification of rotating stall for   centrifugal compressor based on pressure pulsation signals and SDKAE network   [J]. Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics, 2022. 1(3), 169–175

专利情况:

[1] 李宏坤,欧佳玉,赵新维,魏代同. 基于大数据分析的离心压缩机旋转失速早期预警方法.(发明专利,实审)

[2] 李宏坤;欧佳玉;王朝东;代月帮. 离心压缩机叶轮加工刀具磨损数据标记方法.(发明专利,实审)

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