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研究生导师简介-邓为权
更新日期:2023-04-07

姓名

邓为权

性别

出生年月

198910

学位

工学博士(博士后)

职称

讲师

博导/硕导

硕导

工作单位

金沙总站6165登录入口

职务

专任教师

电子邮箱

258203875@qq.com

研究方向

1、电涡流无损检测

2、航空金属缺陷检测与评估

3、复合检测与智能信号处理

备注:本人仅招收航空工程专业的硕士生。

学术兼职

 

学习经历

2016.09-2019.12,金沙总站6165登录入口,博士研究生

2012.09-2015.07,金沙总站6165登录入口,硕士研究生

工作经历

2022.04-至今,金沙总站6165登录入口,讲师

2020.04-2022.04,金沙总站6165登录入口机械工程博士后

科研项目

目前主持云南省博士后基金1项,主持云南省基础研究计划项目1项;参与在研国家自然科学基金3项,参与在研云南省科技厅重大专项课题3项。

奖励与荣誉

 

学术论文

一、期刊论文

1Deng W, Bao J, Ye B. Defect image recognition   and classification for eddy current testing of titanium plate based on   convolutional neural network[J]. Complexity, 2020, 2020.

2Deng W, Bao J, Luo S, et al.   Simulation Analysis of Eddy Current Testing Parameters for Surface and   Subsurface Defect Detection of Aviation Aluminum Alloy Plate[J]. Journal of   Sensors, 2022, 2022.

3Deng W, Ye B, Bao J, et al.   Classification and quantitative evaluation of eddy current based on   kernel-PCA and ELM for defects in metal component[J]. Metals, 2019, 9(2):   155.

4)杨潇谊,邓为权*,马军.基于IRCMNDENNCHC的滚动轴承故障诊断[J/OL].航空动力学报:1-12[2022-05-18].

5)孔琼英,邓为权*.强噪声下碳纤维复合材料疲劳损伤概率成像方法研究[J/OL].机械科学与技术:1-8[2022-05-18].

二、会议论文

1Deng W, Ye B, Wu J, et al. Sparse   Denoising of Eddy Current Signals from Conductive Material Defects Based on   K-SVD Dictionary Learning[C]//2019 IEEE 8th Data Driven Control and Learning   Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2019: 656-660.

2YE   B O, DENG W, BAO J U N, et al. Eddy Current Imaging for Detecting   Defects in Conductive Structures Based on Compressive Sensing Method[J].   Structural Health Monitoring 2017, 2017 (shm).

3Bao   J, Ye B, Deng W, et al. Eddy Current Scanning Image Denoising Method   Based on Principal Component Analysis and Manifold Learning[C]//2019 IEEE 8th   Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2019:   563-567.

专利

1)一种正三角相控阵螺栓紧固结构健康监测系统及方法,发明专利,授权,ZL202010971215.3

2)一种导电结构缺陷稀疏电涡流快速成像检测方法及系统,发明专利,公开日:20190614

3)一种基于ToF损伤因子的碳纤维复合材料疲劳损伤概率成像方法,发明专利,公开日:20210105

4)一种基于ZigBee无线传感网络与压电传感器的结构健康监测系统及方法,发明专利,公开日:20210223

 

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