姓名：李旭 职称：教授/博士生导师/国家级领军人才
性别：男 出生年月：1981年12月
办公电话：024-83681808 Email：[email protected]
1.学习简历
1998年09月——2002年07月，东北大学材冶学院，材料科学与工程学士
2002年09月——2005年03月，东北大学材冶学院，材料加工工程硕士
2005年03月——2009年01月，东北大学材冶学院，材料加工工程博士
2.工作简历
2005年07月——2009年01月，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室助教
2009年01月——2016年12月，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室讲师
2011年08月——2015年02月，唐山钢铁有限责任公司博士后
2017年01月——2018年12月，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室副教授
2019年01月——至今，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室教授
3．学术兼职
《钢铁》青年编委、《轧钢》编委、《冶金自动化》编委；
《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Journal of Manufacturing Processes》、《Tribology International》、《Measurement》、《Journal of Iron and Steel Research International》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《Neurocomputing》等SCI期刊审稿人。
4．研究方向
1.板带钢质量精准控制与多工序协调优化
2.轧制过程故障诊断及自愈控制
3.绿色短流程轧制过程智能化控制
4.轧制过程自动化
5．近年来承担的科研项目
本人长期致力于板带钢轧制流程智能化精准控制与多工序协调优化、轧制过程故障诊断及自愈控制、板带钢产品质量管控等方面的研究工作。主持国家级研究课题4 项及国际合作项目6 项；主持企业科技攻关项目89 项和成果转化项目6 项，累计金额约6.36 亿元。
代表性科研项目：
（1）.精品钢轧制全流程质量智能建模、故障诊断与协同稳健控制，国家自然科学基金联合基金项目，2021/01-2024/12，合作单位负责人。
（2）.扁平材全流程智能化制备关键技术，国家重点研发计划子课题，2017/07-2021/06，子课题负责人。
（3）.基于大规模数据驱动的轧钢过程故障诊断及自愈控制，国家自然科学基金委重点项目课题项目，2017/01-2021/12，课题负责人。
（4）.乌兹别克斯坦新建100万吨酸轧项目—1450酸洗冷连轧自动化系统，2022/12-2025/12，国际合作项目，项目负责人；
（5）.3000mm宽幅高性能钛合金板材生产线自动化控制系统，2024.05-2027.05，企业横向课题，主持；
（6）.1000mm热连轧基于机器视觉的热连轧智能装备研制与开发，2020/11-2023/10，企业横向课题，主持。
6.获奖及荣誉
（1）.2024年国家级领军人才项目入选者；
（2）.2023年获中国钢铁工业协会、中国金属学会冶金科学技术奖一等奖，1/15；
（3）.2022年获辽宁省自然科学二等奖，1/3；
（4）.2022年获中国钢铁工业协会、中国金属学会冶金科学技术奖一等奖，1/15；
（5）.2022年获机械工业科学技术奖二等奖，1/10；
（6）.2023年获中国金属学会第十三届冶金青年科技奖；
（7）.2023年获中国钢铁工业协会、中国金属学会冶金科学技术奖二等奖，3/10；
（8）.2020年获辽宁省“兴辽英才-青年拔尖人才”荣誉称号；
7.代表性科研成果
在材料加工与控制交叉领域的IEEE. TII、Int. J. Mech. Sci.、J. Manuf. Process.、Steel Res. Int.等国内外权威期刊发表学术论文128篇；申请发明专利99项，其中授权发明专利60项，登记软件著作权28项，通过国际PCT专利5项，参与制定标准6项；出版学术专著8部，主编“十四五”规划教材1部，参与撰写《数字钢铁白皮书》。
代表性成果：
（1）.Xu Li, Chi Zhang, Xiang Li, et al. Federated transfer learning in fault diagnosis under data privacy with target self-adaptation[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2023, 68:523-535. TOP期刊，IF：12.3。
（2）.Zishuo Dong, Xu Li, Feng Luan, et al. Fusion of theory and data-driven model in hot plate rolling: A case study of rolling force prediction[J]. Expert Systems With Applications, 2024,245:123047. TOP期刊，IF：7.5。
（3）.Lei Cao, Xu Li, Xiaohua Li, et al. Variable speed rolling force prediction with theoretical and data-driven models[J]. International Journal of Mechanical Sciences, 2024, 264:108833. TOP期刊，IF：7.1。
（4）.李旭，栾峰，李宗浩，吴艳，韩月娇，张殿华；一种热轧卷取温度的区间预测方法，2023.09.26，中国，ZL202011311991.7（PCT/CN2021/109201/，日本专利：特願2022-530319）
（5）.李旭，陈楠，丁敬国，栾峰，吴艳，马冰冰，高坤，霍利锋，王海深，李伟；一种基于数据驱动和机理模型融合的板带钢凸度预测方法，2022.04.05，中国，ZL202210000389.4（PCT/CN2022/097498）
（6）.董梓硕，李旭，曹剑钊，张殿华；一种板带钢图像轮廓的提取方法，2023.05.23，中国，ZL202010461872.3
（7）.PLC控制技术与程序设计（教材），冶金工业出版社，2022，主编
（8）.冷轧板形控制理论与应用，冶金工业出版社，2022，主编
