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何康
发布人:  发布日期:2019年12月01日

姓名:何康

学位:工学博士

职称:副教授  职务:机械教研室主任

研究方向:制造过程状态监测,智能优化,智能故障诊断

办公电话:15720570387

E-mail523410974@qq.com

一、个人简介:

       何康,197812月生。20037月毕业于河南科技大学机械制造及其自动化专业,获学士学位,师从任德志副教授,主要负责完成了CA6140车床数控化改造的机械部分设计及其数控编程;20038~20078月供职于江铃汽车股份有限公司发动机厂,主要负责发动机缸体,缸盖,主盖,曲轴,连杆五大件的机械加工,在此期间负责完成了Φ14 麻花钻性能提升项目、Φ28机油泵孔口铰刀质量改进项目,每年节约加工成本12万元,获得江铃和福特汽车公司颁发的6Sigma绿带证书。20107月于南昌大学开户18~88体验金机械制造及其自动化获得硕士学位。20108~20112月供职于江铃汽车股份有限公司发动机厂装配车间,负责发动机的装配工艺和试车工作;20157月在东南大学机械制造及其自动化专业获工学博士学位,本人长期从事制造过程状态监测的研究。主要包括:机械制造过程质量控制,传感器优化布置,信号采集与处理,智能优化算法,智能故障诊断的研究。

二、承担项目:

1. 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX_0097):基于加工状态信息复用的质量监控研究,2012/01-2013/12, 主持。

2. 国家自然科学基金面上项目(51075070):基于传感器优化布置与信息融合的质量监控研究,2011/01-2013/12, 主研。

3. 安徽省自然科学基金面上项目(1708085ME104):分布式传感数据因果发现的制造系统质量监控研究2017.7-2019.6,主持

4. 安徽省高校自科研究重点项目(KJ2017A439):多工位复杂制造过程多源传感数据融合的误差诊断研究,2017.1-2018.12,主持。

三、代表性论文、著作和专利等:

1. He K, Jia M, Xu Q. Optimal sensor deployment for manufacturing process monitoring based on quantitative cause-effect graph[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2015, 13(2): 963-975.

2. He K, Xu Q, Jia M. Modeling and predicting surface roughness in hard turning using a Bayesian inference-based HMM-SVM model[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014, 12(3): 1092-1103.

3. 何康,基于属性层次模型的单工位状态监测异类传感器布置优化[J],机械工程学报,20145024):17-23

4. He Kang, Jia M, Zhu L, et al. Sensor deployment for variation diagnosis considering heterogeneity in single-station multi-step assembly processes[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 94(9-12): 3889-3901.