求真百科歡迎當事人提供第一手真實資料,洗刷冤屈,終結網路霸凌。

湯寶平檢視原始碼討論檢視歷史

事實揭露 揭密真相
前往: 導覽搜尋
湯寶平
重慶大學機械工程學院副院長
出生 1971年09月
湖北黃梅
國籍 中國
母校 重慶大學
職業 教育科研管理工作者

湯寶平,男,博士重慶大學二級教授博士生導師[1],重慶大學機械工程學院副院長[2]。享受國務院政府特殊津貼專家,國家級有突出貢獻中青年專家[3]

研究方向

物聯網-邊緣計算-雲平台"模式的裝備智能運維。

1. 數字孿生驅動的重大裝備智能運維研究。針對航空發動機、高鐵機車、風電機組等重大裝備高可靠與長壽命的應用需求,研究重要機電裝備早期故障預示方法和智能維護技術、基於大數據的機械裝備運維管理,研發數字孿生驅動的裝備狀態監測與故障診斷系統。

2.特殊與極端環境下無線傳感器網絡研究。面向物聯網應用需求,研究具有邊緣計算能力的無線傳感器網絡節點,研發無線、無源、多參數微納傳感器與系統,用於重大裝備狀態監測。

3.測試計量技術及儀器研究。研究機械振動、噪聲等工程信號分析處理方法,自主研發動態信號分析儀、試驗模態分析儀、聲學分析儀及旋轉機械分析儀。

榮譽獲獎

享受國務院政府特殊津貼專家,國家級有突出貢獻中青年專家,入選"百千萬人才工程"國家級人選、教育部新世紀優秀人才、重慶市百千萬工程領軍人才培養計劃,獲中國機械工程學會青年科技成就獎、重慶市傑出青年基金、霍英東青年教師基金、重慶市有突出貢獻的中青年專家、第十三屆"重慶青年五四獎章"獲得者等重要學術獎勵及榮譽。

作為主要完成人獲1項國家技術發明二等獎(第2)、1項國家科技進步二等獎(第2)、1項國家級教學成果二等獎(第5),5項省部級科技進步一等獎(第2或第3)。主要獲獎如下:

(1) 國家技術發明獎二等獎,高可靠精密濾波傳動技術與系統,國務院,2015,湯寶平(2/6)

(2) 國家科技進步獎二等獎,國產虛擬儀器的研發與面向機械測試的系列儀器,國務院, 2005,湯寶平(2/9)

(3)國家教學成果二等獎,機械專業人才創新能力跨界協同培養體系研究與實踐,教育部,2018,湯寶平(5/14)

2019年,入選"百千萬人才工程"國家級人選

2019年,國家級有突出貢獻中青年專家

2018年,國家教學成果二等獎

2015年,國家技術發明二等獎

2013年,重慶市百千萬工程領軍人才

2011年,享受國務院政府特殊津貼專家

2011年,重慶市傑出青年基金

2011年,中國機械工程學會青年科技成就獎

2010年,重慶市技術發明一等獎

2010年,第六屆"重慶青年科技獎"獲得者

2009年,重慶市有突出貢獻的中青年專家

2009年,第十三屆"重慶青年五四獎章"獲得者

2008年,獲重慶市首批高等學校優秀人才支持計劃

2007年,獲霍英東教育基金會11屆青年教師基金

2007年,重慶市學術技術帶頭人

2006年,入選重慶市"322重點人才工程"第一層次人選

2005年,獲全國百篇優秀博士學位論文提名獎

2005年,獲重慶市高校優秀中青年骨幹教師稱號

2004年,獲國家科技進步二等獎

2004年,入選教育部首批新世紀優秀人才支持計劃

2003年,獲教育部提名國家科技進步獎一等獎

2003年,獲重慶市科技進步一等獎

2001年,獲中國高校科學技術獎一等獎

2000年,獲教育部科技進步一等獎

兼任職務

兼任全國高校機械工程測試技術研究會副理事長,中國振動工程學會動態測試專委會副主任,《振動工程學報》、《振動、測試與診斷》等雜誌編委。

發表論文

已在國內外重要學術期刊或國際重要學術會議上發表論文160餘篇,10篇代表性論文如下:

1,Kai Zhang, Baoping Tang*, Yi Qin, Lei Deng Fault diagnosis of planetary gearbox using a novel semisupervised method of multiple association layers networks, MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING,2019,131, 243-260

2,Han, Yan; Tang, Baoping*; Deng, Lei, An enhanced convolutional neural network with enlarged receptive fields for fault diagnosis of planetary gearboxes. COMPUTERS IN INDUSTRY,2019, 107:50-58

3,Zhao, MH; Kang, MS; Tang, BP; Pecht, Ml. Multiple Wavelet Coefficients Fusion in Deep Residual Networks for Fault Diagnosis. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 2019, 66: 4696-4706

4,Han, Yan; Tang, Baoping*; Deng, Lei, Multi-level wavelet packet fusion in dynamic ensemble convolutional neural network for fault diagnosis, MEASUREMENT, 2018, 127: 246-255

5,Minghang Zhao, Myeongsu Kang, Baoping Tang, Michael Pecht. Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(5):4290-4300

6,Xin Xiao, Baoping Tang*, Lei Deng. High accuracy synchronous acquisition algorithm of multi-hop sensor networks for machine vibration monitoring. Measurement,2017,102:10–19

7,Qingqing Huang, Baoping Tang ,Lei Deng. Development of High Synchronous Acquisition Accuracy Wireless Sensor Network Node for Machine Vibration. Measurement,2015, 66:35-44

8,Qingqing Huang, Baoping Tang ,Lei Deng and Jiaxu Wang. A divide-and-compress lossless compression scheme for bearing vibration signals in wireless sensor networks. Measurement,2015, 67:51-60

9,Zuqiang Su, Baoping Tang, Ziran Liu , Yi Qin. Multi-fault diagnosis for rotating machinery based on orthogonal supervised linear local tangent space alignment and n least square support vector machine. Nerocomputing,2015, 157(1):208-222

10,Baoping Tang*,Tao Song,Feng Li, Lei Deng. Fault diagnosis for wind turbine transmission system based on manifold learning and Shannon wavelet support vector machine,Renewable Energy,2014,62(2):1~9

參考來源