欢迎来到中国内燃机学会
中国内燃机学会内燃动力智能技术分会第二届学术年会

会议时间:2021年10月29日-10月31日

举办地点:天津市梅江中心皇冠假日酒店

倒计时1天!(中篇)CITICE2021&CVCI2021大会

  倒计时1天!(中篇)CITICE2021&CVCI2021大会

 

2021年10月29—31日在天津召开的中国内燃机学会内燃动力智能技术分会第二届学术年会(CITICE2021)暨中国车辆控制与智能化大会( CVCI2021 ),此次参会嘉宾阵容强大。“今天,学会微信平台推出其中的“智能动力变革性技术论坛”中的报告人介绍(中篇)。”

 

总览

姓名不分先后

1. 图像目标智能感知技术及应用——庞彦伟

2. 内燃机关重件/运动件服役数据无线实时测量技术研发与应用——杨灿

3. 质子交换膜燃料电池动态特性与自抗扰控制——孙立 

4. 热管理系统的智能附件方案——于海鹏

5. 孪生模型在发动机控制开发中的应用——陈韬 

6. 机器学习辅助的碳烟多参数同时诊断——王潜龙

 

 

庞彦伟

 

报告题目:图像目标智能感知技术及应用

 

摘要:目标感知在无人驾驶、辅助驾驶等智能系统中有着广泛的应用。本报告介绍课题组在一般目标检测、行人目标检测上研究进展。以深度学习智能视觉感知为核心,主要聚焦在被遮挡目标检测、小尺度目标检测、雾霾天气下的目标检测以及基于双目视觉的三维目标检测技术。最后对相关挑战和趋势进行了展望。

 

庞彦伟:博士,天津大学电气自动化与信息工程学院教授、天津市类脑智能技术重点实验室主任。入选科技部中青年科技创新领军人才。曾获天津市科技进步一等奖、中国电子学会自然科学一等奖。担任IEEE NNLS汇刊、中国科学-信息科学等期刊编委。主要研究深度学习、类脑智能、图像目标检测、图像语义分割、医学图像重建、多传感器协同感知等技术及其在智能驾驶、智能视频监控、智能医学成像设备、智能可穿戴健康设备、智能机器人等领域的应用。

 

 

               

杨灿

 

报告题目:内燃机关重件/运动件服役数据无线实时测量技术研发与应用

 

摘要:内燃机关重件/运动件的实际服役数据是内燃机研发、故障诊断、智能预测性维护等工作的重要基础数据,采用低功耗无线传感技术,结合微型化集成设计方案,可以有效适应待测对象的高温、狭窄、封闭、运动等特殊环境,从而实现相关数据的实时测量。

 

杨灿:工学博士,华中科技大学能源与动力工程学院副教授,从事发动机燃烧、传热、测试、机械故障诊断、智能运行维护,及其相关器件、设备、理论、算法等方面的研究工作,承担国家自然科学基金、国防科技基金、及企业委托项目10余项,出版规划教材1本,申请/授权国家发明专利10余项,发表SCI/EI论文20余篇。

 

孙立

 

报告题目:质子交换膜燃料电池动态特性与自抗扰控制

 

摘要:质子交换膜燃料电池是未来新能源汽车及分布式微网的重要电源设备。本报告将分别介绍燃料电池阴极供气系统的最优过氧量自抗扰控制、阳极压力的迭代学习控制与电堆温度的散热控制。本报告基于模型仿真揭示了燃料电池在并网与离网条件下呈现的不同动态特性,并讨论了相应的并网控制策略。最后,本报告还将讨论将燃料电池用于综合能源系统热电联产中的热电能量日前优化调度问题。

 

孙立:东南大学能源与环境学院副研究员,博士生导师。主要从事燃料电池等新型能源系统动态特性分析与控制方面的研究,在IEEE会刊、Applied Energy及中国工程院院刊Engineering等国内外刊物发表一作或通信SCI论文30余篇,入选ESI高被引论文2篇,出版专著一部,获得授权发明专利5项;获得清华大学优秀博士学位论文奖及多个国内外学术会议的最佳论文奖。目前主持1项国家自然科学基金项目及1项江苏省优秀青年基金项目。担任中国动力工程学会青年工作委员会委员,兼任多个国际SCI知名刊物的客座编辑。相关研究成果应用于南方电网、国家电网、上海电力等多个实际项目中。

 

于海鹏

 

报告题目:热管理系统的智能附件方案

 

摘要:在更加严苛的排放法规的要求下,动力总成的附件正在从机械驱动逐渐转为电力驱动,电动汽车的热管理系统对整车的可靠性和续航的提升也发挥着重要作用。除此之外,安装空间的限制也给硬件设计带来了挑战。为此,英飞凌通过将微处理器,电源芯片,驱动芯片,电流采样模块和总线收发器等集成到一个芯片中,为客户提供高度集成化的SoC级硬件解决方案。除此之外,英飞凌也提供了多电机的预驱芯片。

 

于海鹏:天津大学硕士毕业,现在任职英飞凌大中华区的汽车电子工程师,主要负责车身电机嵌入式功率驱动应用,对热管理系统低压泵和风扇类的硬件方案有着深入研究。

 

 

陈韬

 

报告题目:孪生模型在发动机控制开发中的应用

 

摘要:基于模型的虚拟标定方法可以有效降低标定工作量,提高控制策略控制精度。然而作为虚拟标定核心的物理模型,其建立过程严重依赖实验数据,且模型间参数存在耦合和误差传递过程,最终导致模型误差增加,无法满足虚拟标定和控制策略开发需求。针对建模过程存在的数据依赖,提出了基于参数相关性分析的实验设计方法,结合多参数闭环整定及改进粒子群算法降低模型间的误差传递,并加入多尺度模型计算融合及数据管理方法,实现快速模型生成和高精度低成本寻优,降低60%以上的标定工作量。最终基于软件与硬件平台的协同,构建了发动机及混合动力系统智能标定平台及工具,实现了动力系统控制策略在线标定与优化。

 

陈韬:天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室副研究员、硕士生导师。主要研究方向为动力系统优化与控制技术、车辆智能与高效燃烧技术。作为负责人承担多项国家课题和校企合作项目,获机械工业技术奖和天津市科学技术奖技术发明奖一等奖各一项。

 

王潜龙

 

报告题目:机器学习辅助的碳烟多参数同时诊断

 

摘要:机器学习作为强大的数据处理工具已运用于医疗、通讯、交通等各种领域。其运用于燃烧领域中的仿真计算、光学诊断亦方兴未艾。本报告主要研究将BP神经网络和卷积神经网络运用于光学诊断的图像处理,辅助现有的光学诊断技术高效、便捷地获取碳烟多参数(碳烟温度、体积分数和粒径)信息,节约实验资源的同时保证参数预测的准确性。

 

王潜龙:现天津大学内燃机燃烧重点实验室,副教授。研究兴趣:燃烧的光学诊断技术,侧重碳烟诊断,喷雾诊断以及机器学习技术的开发与研究。2015年获巴黎第六大学(现索邦大学)亦是法国科学院研究所,博士学位,2018年完成上海交通大学进行喷雾诊断的博士后研究工作,同年入职天津大学机械学院。国际燃烧学会、法国燃烧学会以及中国燃烧学会会员,2020、2021年中国工程热物理燃烧年会程序委员会委员. 共发表SCI论文20篇余篇,多篇论文发表于,Combustion and flame, Proceedings of combustion institute,Optics Letters 和Optics express等燃烧和光学领域顶级期刊。承担国家基金委青年基金,参与重点项目,科技部政府间合作项目等项目。

 

                                                       

 

近期,学会微信平台将推出工业论坛专家介绍,敬请关注~

 

有关线上会议的详细安排,更多信息请关注会议网站及官方微信交流群。

http://itice.tju.edu.cn/nrdlznjsfh.htm

http://www.ascl.jlu.edu.cn/vci/cvci2021.htm