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正高级职称

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王杰

 

 

姓名:王杰

职称:教授

导师情况:博士生导师

电话:028-85405302

传真:028-85460940

邮箱:wangjie@scu.edu.cn

招生方向:机器视觉、电磁耦合处理技术、数字化设计与制造技术、智能CAD方法与现代集成制造技术、计算机辅助设计与制造、企业信息化与系统集成

教育背景及工作经历
 

教育背景

2008/32009/3,美国匹兹堡大学,工学院,访问学者

1995/9–2000/6,四川大学,机械制造及其自动化,博士

1985/9–1988/6,成都科技大学,机械制造及其自动化,硕士

1981/9–1985/6,成都科技大学,机械工程,学士

工作经历

2000/7至今,四川大学,beat365手机版官方网站,教授

1995/102000/6,四川大学,制造科学与工程学院,副教授

1991/101995/9,原成都科技大学,机械工程系,讲师

1988/71991/9,原成都科技大学,机械工程系,助教

总体介绍
 

        现任四川大学beat365手机版官方网站院长;“机械设计制造及其自动化专业”国家级特色专业建设项目负责人;四川大学工程训练国家级实验教学示范中心主任;“机械设计制造及其自动化专业”教育部卓越工程师计划项目负责人;四川大学“制造业发展学术讨论”探究式小班授课课程改革项目负责人;四川省精品课程《机械制造基础》负责人;四川省精品课程《工程训练》负责人。曾任四川大学-匹兹堡学院中方院长,2008年受国家教育部委派到美国匹兹堡大学做高级访问学者。目前主要从事机械结构创新设计与智能化控制技术,机器视觉与图像处理技术,电磁耦合处理技术,发表学术论文100余篇,其中被SCI/EI收录20余篇;获得授权的国家发明专利3项;主持和参与了8项国家863项目、3项国家自然科学基金项目及重大专项、1项教育部博士点基金项目、5项四川省重点科技攻关项目、2项四川省应用基金项目及多项企业委托项目;获得四川省科技进步一等奖1项;获得四川省教学成果一等奖1项、二等奖1项;作为主编编写教材1部,参编教材2部。

开设课程

本科生:《机械制造工程学》,《专业课课程设计》

研究生:《现代集成制造系统》

研究领域及在研项目
 

研究领域:

1. 计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)

2. 计算机集成制造系统(CIMS)

3. 机器视觉与图像处理技术

4. 电磁耦合处理技术对零件服役寿命的调控

在研项目:

1. 四川省重点研发项目,19ZX0141Z090116009,基于Deeplab-ResNet的改进语义分割级联网络机器视觉检测,2019/1-2020/12

2. 四川省重点研发项目,2018GZDZX0015,50MW燃气轮机试验平台的研发与建造,2018/9-2020/9

3. 横向项目,18H1127,小直径钻孔窥视仪的研发设计,2018/11-2019/12

4. 四川省重点研发项目,2017GZ0092,6MW级低温冶炼尾气余热回收技术及透平式膨胀发电机组,2017/1-2018/12

5. 横向项目 ,18H1128,除锈涂油一体机的研发设计,2018.12-2019.12

授权专利
 
发表论文
 

SCI论文:

1. An Intelligent Vision System for Detecting Defects in Micro-Armatures for Smartphones. Applied Sciences 2019, 9(11), 2185

2. An industrial micro-defect diagnosis system via intelligent segmentation region. Sensors 2019, 19(11), 2636;

3. CHMM for tool condition monitoring and remaining useful life prediction, Int J Adv Manuf Technol, 2012, 59(1): 463-471.

4. Study of medical device innovation design strategy based on demand analysis and process case base[J], Multimedia Tools and Applications, 2016, 75(22) : 14351-65,Nov. 2016.

5.Research on knowledge support technology for product innovation design based on quality function knowledge deployment

6.An innovative approach to predict technology evolution for the desoldering of printed circuit boards: A perspective from China and America,Waste Management & Research,2016.6.01,34(6):491-501.

7. CHMM for tool condition monitoring and remaining useful life prediction, Int J Adv Manuf Technol, 2012, 59(1): 463-471.

8. Multimodal Ultrafine Grain Size Distributions from Severe Plastic Deformation at High Strain Rates, Materials Science and Engineering A, 2009, 527(1): 187-191.

EI论文:

1.基于需求和解决冲突的创新设计策略[J]. 四川大学学报: 工程科学版, 2015, 7. 12. 47(4): 168-174.

2.面向创新设计的工艺设计知识模型及检索方法研究[J].机械工程学报, 2017.8, 53(15): 66-72.

3.面向服务架构的工艺创新设计, 四川大学学报(工程科学版), 2016, 04: 188-196.

4.基于连续高斯密度混合HMM的刀具磨损状态监测, 四川大学学报(工程科学版), 2010, 5(1): 240-245.

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