毛磊

发布者:张平发布时间:2018-10-31浏览次数:3986


特任研究员

电子邮箱:leimao82@ustc.edu.cn
电话:0551-63607985
地址:力二楼401
78棋牌游戏中心
中国科学技术大学西区
安徽省合肥市黄山路443

教育经历:

  2012.11 英国爱丁堡大学 基础设施与环境 博士

  2007.07 中国科学技术大学 机械电子工程 硕士

  2004.07 合肥工业大学 交通工程 学士


工作经历:

  2018.05-至今 78棋牌游戏中心、78棋牌游戏官网 特任研究员

  2013.11-2018.03 英国拉夫堡大学 航天与汽车工程系 助理研究员

  2012.01-2013.10 英国朴次茅斯大学 土木工程与测量系 助理研究员


承担项目:

中国科学技术大学人才引进启动经费,2017-2020


主要讲授课程:

研究生课程 《机电控制系统分析与设计》


研究兴趣:

  1. 基于振动的故障诊断技术;

  2. 基于人工智能手段的故障诊断和寿命预测;

  3. 燃料电池电堆的测试和运行可靠性分析;

  4. 结构在极端荷载条件下的建模与分析;


社会职务:

国际工程师协会(International Association of Engineers)会员

国际预测与健康管理组织(Prognostics and Health Management Society)会员

中国振动工程协会故障诊断专业委员会理事

近期论文:

1. Mao, L.*, Jackson, L. (2018). Effect of sensor set size on polymer electrolyte membrane fuel cell fault diagnosis, Sensors, 18(9):2777.

  2. 毛磊 (2018).基于贝叶斯网络的燃料电池故障诊断.振动与冲击, 37:282:287

  3. Mao, L.*, Jackson, L., Davies, B. (2018). Effectiveness of a novel sensor selection algorithm in PEM fuel cell on-line diagnosis. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(9), 7301-7310.

  4. Mao, L. *, Jackson, L., Davies, B. (2018). Investigation of PEMFC fault diagnosis with consideration of sensor reliability. International Journal of Hydrogen Energy. 43(35):16941-16948.

  5. Mao, L. *, Davies, B., Jackson, L. (2017). Application of sensor selection approach in polymer electrolyte membrane fuel cell prognostics and health management. Energies10(10), 1511.

  6. Hou, C., Mao, L., Lu, Y.* (2017). Experimental study of extracting artificial boundary condition frequencies for dynamic model updating. Smart Structures and Systems, 20(2): 247-261.

  7. Mao, L. *, Jackson, L., Jackson, T. (2017). Investigation of polymer electrolyte membrane fuel cell internal behaviour during long term operation and its use in prognostics. Journal of Power Sources, 362:39-49.

  8. Mao, L. *, Lu, Y. (2017). Experimental study of sensitivity-aided application of artificial boundary condition frequencies for damage identification. Engineering Structures, 134:253-261.

  9. Mao, L. *, Barnett, S.J. (2017). Investigation of toughness of ultra-high performance fibre reinforced concrete (UHPFRC) beam under impact loading. International Journal of Impact Engineering, 99:26-38.

  10. Mao, L. *, Jackson, L., Dunnett, S.J. (2017). Fault diagnosis of practical polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell system with data-driven approaches. Fuel Cells, 17(2): 247-258.

  11. Mao, L. *, Jackson, L. (2016). Selection of optimal sensors for predicting performance polymer electrolyte membrane fuel cell. Journal of Power Sources, 328:151-160.

  12. Mao, L. *, Jackson, L. (2016). Comparative study on prediction of fuel cell performance using machine learning approaches. Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 1:52-57.

  13. Mao, L. *, Lu, Y. (2016). Selection of optimal artificial boundary condition (ABC) frequencies for structural damage identification. Journal of Sound and Vibration, 374:245-259.


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