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今天是:
研究所:
专业:
姓名:
  • 先进制造所博士导师
姓名:朱锟鹏
地址:合肥科学岛安徽先进制造所
类型:博导
研究所:先进制造所
导师介绍
    朱锟鹏,分别获得新加坡国立大学博士(2007),华中科技大学硕士(2002),武汉科技大学学士(1998)学位。现任中科院先进制造研究所研究员、博士生导师、精密制造实验室主任。2011- 2013获得 “洪堡基金”资助,在德国慕尼黑工业大学从事科学研究。 在精密制造与自动化领域开展了深入地研究,在国际知名期刊 IEEE Trans on Industrial Electronics, International Journal of Machine Tool & Manufacture等发表SCI论文30余篇,出版英文专著2部,论文引用600余次。现任国际期刊Computer-aided and Digital Manufacturing Technology助理主编、Computers in Industry,IEEE Trans Mechatronics, IEEE Trans Industrial Informatics等副主编,曾任IEEE CASE, IROS 分会主席及副主编。
Introduction
     www.escience.cn/people/zhukunpeng
研究领域
     1. 精密超精密加工理论与自动化技术 2. 制造信息学、信息物理融合系统建模与仿真 3. 3D金属打印成型过程建模与智能控制
招生专业
博士招生计划:           1、专业:检测技术与自动化装置招生方向:多传感器信息融合           2、专业:模式识别与智能系统招生方向:视听觉信息处理与模式识别 学术硕士招生计划:           1、专业:检测技术与自动化装置(硕士)招生方向:多传感器信息融合           2、专业:精密仪器及机械(硕士)招生方向:状态检测与故障诊断 专业学位硕士招生计划:           1、专业:机械工程(专硕)招生方向:智能机械与控制           2、专业:控制工程(专硕)招生方向:智能检测技术 工程管理硕士招生计划:           1、专业:工程管理(专硕)招生方向:设计制造管理 工程博士招生计划:           1、专业:电子与信息招生方向:电子与信息 博士招生计划:           1、专业:检测技术与自动化装置招生方向:多传感器信息融合           2、专业:精密仪器及机械招生方向:微电子机械系统与微细加工 学术硕士招生计划:           1、专业:检测技术与自动化装置(硕士)招生方向:多传感器信息融合           2、专业:精密仪器及机械(硕士)招生方向:状态检测与故障诊断 专业学位硕士招生计划:           1、专业:仪器仪表工程(专硕)招生方向:先进制造与智能传感技术
研究成果
[1] Zhu K., Zhang Y., Cyber-Physical Production System Framework of smart CNC machining system, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics: 2018 ,doi:10.1109/TMECH.2018.2834622 ,1-9 [2] Zhu K., Liu T., On-line High-Speed Milling Tool Wear Monitoring via Hidden Semi-Markov Model with Dependent Durations, IEEE Transactions on Industrial Informatics: 2018,14(1): 69–78. [3] Lin X., Zhu K., Wang Q-G., Anisotropic Diffusion Map Based Spectral Embedding for 3D CAD Model Retrieval, IEEE Transactions on Industrial Informatics: 2018,14(1): 265–274. [4] Zhu K., Zhang Y., Modeling of the Instantaneous Milling Force per Tooth in High Speed Ball-end Milling with Tool Run-out Effect, International Journal of Machine Tool and Manufacture: 2017,118-119 ,pp.37-48. [5] Yu X.L., Lin X., Dai Y.Q., Zhu K., Image edge detection based tool condition monitoring with morphological component analysis, ISA Transactions: 2017, 69:315-322. [6] Zhu K., Yu X.L., The monitoring of micro milling tool wear conditions by wear area estimation,Mechanical System and Signal Processing: 2017,38:80-91. [7] Dai Y., Zhu K., A machine vision system for micro-milling tool condition monitoring, Precision Engineering. doi: 10.1016/j.precisioneng.2017.12.006. [8] Li K., Zhu K., Mei T., A generic instantaneous undeformed chip thickness model for the cutting force modeling in micromilling, International Journal of Machine Tools and Manufacture: 2016,105(2016): 23-31. [9] Zhu K., Mei T., Ye D.S., Online condition monitoring in micro-milling: A force waveform shape analysis approach, IEEE Transactions on Industrial Electronics: 2015, 62(6):3806-3813.
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