硕士研究生导师

武静

发布单位: 更新时间:2020/11/23 10:54:54 访问量:


武静  
讲师  
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jingjinglulie@163.com

教育背景/经历 Education 

2014.09-2017.06 暨南大学 博士生

2011.09-2014.07 太原科技大学 硕士生

2006.09-2010.07 山东师范大学 本科生

工作经历 Work Experience

2017.06-- 东莞理工学院 专任教师

2017.06-2017.09 澳大利亚科廷大学 访问学者

科研情况 Scientific

主要研究方向有无损检测、机械故障诊断、结构健康监测、深度学习等,长期从事基于超声导波技术的混沌检测系统在无损检测中的应用。

1. 2019年广东省普通高校青年创新人才类项目:2018KQNCX254,基于非线性系统和人工智能的超声导波无损检测技术研究,主持。

2.2017年广东省省级(基础研究及应用研究)重大项目(自然科学类):基于超声导波技术的钢轨探伤关键问题研究,参加。

3.2018年广东省普通高校机器人与智能装备重点实验室,参加。

4.2019年广东省科技计划项目:广东省防震减灾科技协同创新中心,参加。

5. 2020年东莞理工学院项目:校企共建超声导波无损监测关键技术创新成果育成小分队,主持。




出版物 Publications



[1]. Jing Wu, Yu Wang, Weiwei Zhang, Zhenhua Nie, Rong Lin, Hongwei Ma. Defect detection of pipes using Lyapunov dimension of Duffing oscillator based on ultrasonic guided waves [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 82(1): 130-147. (中科院SCI二区,IF:6.471)

[2]. Jing Wu, Hong Hao, Jun Li, Yan Wang, Fei Yang, Hongwei Ma. Defect Detection in Pipe Structures using Stochastic Resonance of Duffing Oscillator and Ultrasonic Guided Waves. International Journal of Pressure Vessels and Piping.2020.187  (中科院SCI四区,IF:2.23)

[3] Weiwei Zhang, Hong Hao, Jing Wu, Jun Li, Hongwei Ma,Chen Li. Detection of Minor Damage in Structures with Guided Wave Signals and Nonlinear Oscillator [J]. Measurement. 2016. 06.033(SCI) (中科院SCI四区,IF: 3.364)

[4].武静, 张伟伟,聂振华, 马宏伟, 杨飞. 基于Lyapunov指数的管道超声导波小缺陷定位实验研究[J]. 振动与冲击, 2016, 35(1): 40-53. (EI)

[5].Jing Wu, Yu Wang, Weiwei Zhang, Hongwei Ma .The influence of white Gaussian noise on Duffing system[C]. 24th Australasian Conference on the Mechanics of Structures and Materials, Perth, Australia, 2016.12.6-2016.12.9. (EI)

[6].武静, 张伟伟, 马宏伟. 利用Lyapunov指数实现超声导波检测的实验研究[J].振动与冲击, 2014.33(24):82-87. (EI)

[7] 马宏伟;武静;张伟伟;莫应强;张喆斯;林荣.基于杜芬方程Lyapunov指数的超声导波检测方法. (授权号:ZL201310195803.2)授权时间:2016.3.9

[8] 马宏伟;武静;张伟伟;杨飞. 基于分数维的管道超声导波小缺陷识别与定位方法.

(授权号:ZL201510145418.6)授权时间:2017.7.4

[9] 武静;马宏伟;温宇立;张伟伟.基于Duffing系统的随机共振特性的超声导波检测方法.(授权号:ZL 201710407047.3) 授权时间:2019.10.08

[10] 马宏伟;武静;温宇立;张伟伟. 基于双稳态系统的超声导波信号检测方法.

(授权号:ZL 201710407036.5)授权时间:2019.6.28