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罗佳

发布时间:2018年09月12日 10:29    作者:    来源:     点击率:

学科:车辆工程 undefined

出生年月:1981.04

最高学位:工学博士

专业技术职务:讲师

政治面貌:中共党员

电子信箱:sjj1314@nuc.edu.cn

通讯地址(邮编):山西省太原市学院路3号中北大学(030051)


教育工作经历:

(1) 2017-09 2021-07, 中北大学, 机械设计及理论, 博士

(2) 2005-09 2008-07, 中北大学, 车辆工程, 硕士

(3) 1999-09 2003-07, 中北大学, 通信工程, 学士

(4) 2012-03 至今, 中北大学 能源动力工程学院教师

主讲本科课程:

《单片机与车辆总线技术》、《汽车电机技术》、《汽车商务英语》、《智能汽车技术》

研究方向:

机械故障诊断、深度学习、智能网联汽车

主持或参加的科研项目:

(1) 山西省科技厅, 山西省重点研发计划, 大数据框架驱动下铁路道岔转辙关键设备智能检测诊断与健康管理, 2019-12 2022-12, 60万元, 在研, 参与

(2) 山西省科技厅, 山西省青年科学基金, 基于生成式对抗网络的行星齿轮箱故障诊断研, 2019-09 2022-09, 3万元, 在研, 主持

(3) 中北大学高层次人才科研项目,基于自注意力机制的生成式对抗网络的行星齿轮箱故障诊断研究,2021-092025-09, 3万元,在研,主持

(4) 横向项目,北京北方车辆集团有限公司,5台装甲车(40569084701524053) C组试验振动噪声测试,2021.052021.1217.5万元,已结题,主持

代表性研究成果:

l  论著

[1]  Luo J, Huang JY, Li HM. A case study of conditional deep convolutional generative adversarial networks in machine fault diagnosis[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 202132(2):407-425. (第一作者,SCI, JCR Q1, IF:4.311

[2]  Luo J, Huang JY, Ma JC, Li HM. An evaluation method of conditional deep convolutional generative adversarial networks for mechanical fault diagnosis[J]. Journal of Vibration and Control. 2021,02, DOI:10.1177/1077546321993563.(第一作者,SCI, JCR Q2, IF:2.169

[3]  罗佳,黄晋英.生成式对抗网络研究综述[J].仪器仪表学报,201940(03):74-84.(第一作者,EI: 20192807164454

[4]  罗佳,黄晋英.基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术[J].火力与指挥控制,2020(04):178-182.(第一作者,一级期刊,中文核心期刊).

[5]  罗佳,黄晋英,马健程.基于TTURC-DCGAN训练技术在机械故障诊断中的应用[J]. 《振动、测试与诊断》,2021. (第一作者,EI

l  专利及软著

(1) 罗佳; 黄晋英; 马建程; 李红梅; 吕彩琴; 张利东 ; 一种用于机械故障诊断的生成式对抗网络模型评估方法, 2020-3-27, 中国, 202010229817.1 (专利)

(2) 中北大学; 罗佳 ; 基于生成式对抗网络的机械故障数据生成技术软件V1.0, 2022SR0036573, 原始取得, 全部权利, 2021-11-3 (软件著作权)

获得荣誉:

荣获2021年山西省优秀博士学位论文