职称

讲师

年龄

36

所在学院（系、所）

控制与机械工程学院机械工程系

通讯地址

天津市西青区津静路26号

电子信箱

lzmcxg@tcu.edu.cn

联系方式

022-23085040

主要研究方向             

智能制造，状态监测与故障诊断。

主要学历

2006年9月-2010年9月  天津工业大学，机械工程学院，本科

2010年9月-2013年9月  天津工业大学，机械工程学院，硕士研究生

2013年9月-2018年10月 天津大学，机械工程学院，博士研究生

主要学术经历

　　【国内经历】

无

　　【国外经历】

    无

主要讲授课程

单片机原理及应用

传感与检测技术

主要学术兼职

　　中国计量测试学会在线检测技术专业委员会，委员

主要学术成就、奖励及荣誉

无

主要科研项目及角色

　　【在研项目】

天津科技企业特派员资助项目，22YDTPJC00260、面向智能制造的精密机床过约束直线进给系统时变刚度特性研究与应用、2022.10.1-2023.9.30、在研、参与。

横向项目，适应高进水硬度的SEDI及RO/SEDI集成膜过程高纯水清洁制备关键技术研究，30万、在研、参与。

　　【完成项目】

天津科技企业特派员资助项目，21YDTPJC00660、紫外-可见光谱法水质COD传感器失效机理及寿命提升方法研究、2021.10.29-2022.10.28、结题、主持。

天津市教育委员会，科研计划项目，2019KJ098，镍基合金精铣表面缺陷动力学建模及声发射信号表征研究，2019-12至2021-12，6万元，结题，主持。

天津科技企业特派员资助项目，20YDTPJC00390、线式装订机单、多件自动化装订关键理论与机构模块研究、2020.10.1-2022.9.30、结题、参加。

天津科技企业特派员资助项目，19JCTPJC49800、基于表面等离子共振增强的新型光电传感器的制备及其性能研究、2019.10.1-2020.9.30、结题、参加。

国家自然科学基金面上项目，51175371、基于声发射的镍基合金铣削表面缺陷在线监测理论与方法、2012.01.15-2015.12.30、62万、结题、参加。

国家自然科学基金面上项目，51675369、复杂型面精铣加工过程状态监测与早期诊断研究、2017.01.01-2020.12.31、64万、结题、参加。

国家科技重大专项(子项目)，2014ZX04012014、基于长服役寿命的航空发动机典型难加工材料零件高性能切削技术、2014.01.25-2016.12.30、84万、结题、参加。

海洋局项目-区域经济创新示范项目（合作），cxsf2014-18、海洋平台起重机制造技术研发及产业化、2014.01.01-2015.03.31、60万、结题、参加。

天津市自然科学基金，17JCZDJC40100、弱刚性加工装备状态监测与智能控制理论与方法研究、2017.10.1-2020.09.30、20万、结题、参加。

天津市科技兴海项目（合作），KJXH2013-08、门座式起重机装卸智能化的研究及应用、2015.11.20-2016.4.30、32万、结题、参加。

天津市科技支撑计划，14ZCZDGX00021、面向超大型船舶作业的智能化起重装备的研制、2014.04.01-2017.03.30、15万、结题、参加。

代表性论文/论著及检索情况

【出版著作与教材】
　　无

【发表论文】已在国内外学术刊物发表学术论文10余篇，主要包括：

Li, Z.; Zhong, W.; Liao, W.; Cai, Y.; Zhao, J.; Wang, G. A Robust Tool Condition Monitoring System Based on Cluster Density under Variable Machining Processes. Appl. Sci. 2023, 13, 7226. https://doi.org/10.3390/app13127226.

Li, Z.; Zhong, W.; Shi, Y.; Yu, M.; Zhao, J.; Wang, G. Unsupervised Tool Wear Monitoring in the Corner Milling of a Titanium Alloy Based on a Cutting Condition-Independent Method. Machines 2022, 10, 616. https://doi.org/10.3390/ machines10080616.

Li Z, Wang G, He G. Milling tool wear state recognition based on partitioning around medoids (PAM) clustering [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 88(5-8):1203-1213.

Li Z, Wang G, He G. Surface quality monitoring based on time-frequency features of acoustic emission signals in end milling Inconel-718 [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 96(5-8):2725-2733.

王国锋，李志猛，董毅.刀具状态智能监测研究进展[J].航空制造技术, 2018, 61(6):16-23.

Z. Li, T. Yang, Y. Du. Dynamic finite element simulation and transient temperature field analysis in thermoplastic composite tape lay-up process [J]. Journal of Thermoplastic Composite Materials, 2015, 28(4):558-573.