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