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  硕士导师    
丁宁老师简历
2014-06-26 14:42   审核人:

姓名    

丁宁    

性别    

女    

 

民族    

汉    

出生年月    

1967.08.16    

所在学院    

机械与车辆工程学院    

政治面貌    

九三学社    

最后学位    

博士/博士后    

所学专业    

机械加工及自动化    

职称    

教授    

任职时间    

2004.01.01    

行政职务    

?

导师类别    

硕士生导师    

办公电话    

0431-85250296    

手机    

13843129819    

电子信箱    

dn33cn@163.com    

招生专业    

机械制造    

研究方向及主要研究内容    

1.智能磨削测控技术    

2.磁力机械    

学术兼职    

中国机械工程学会高级会员    

个人简历    

1985.9-1989.7 吉林工业大学,农机专业,获工学学士学位    

1996.9-1999.6 吉林工业大学,机械制造及其自动化专业,获工学硕士学位    

2000.4-2004.6 吉林大学,机械制造及其自动化专业,获工学博士学位    

2007.12-2010.12吉林大学,交通运输工程专业,博士后    

2001.2-2001.11 日本JICA国际培训中心研修    

2008.4-2009.4 英国Heriot Watt大学访问学者    

1989.7-至今长春大学机械工程学院教师    

承担过的主要科研项目    

鉴定课题

1、省科技发展计划项目 《稀土起重永磁吊的技术转移示范》,科技厅,主持人,经费20万元,2012.01—2013.12    

2、吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目《高效节能稀土起重永磁吊关键技术研究 》,教育厅,主持人, 经费2万元,2011.01-2013.05    

3、吉林省科技发展计划项目《新型节能起重永磁铁研究》,科技厅,主持人,科研经费7万元,2006.12-2011.12。    

4、吉林省产业技术研究与开发项目<高效节能稀土起重永磁铁>,发改委,主持人,经费10万元,2009.01-2011.12    

5、吉林省科技发展计划项目 《外圆纵向智能磨削系统的研究》,科技厅,主持人,经费6万元,2002.01-2005,07。    

在研课题

1、吉林省产业技术研究与开发项目《精密磨削砂轮磨损状态智能监测技术》,发改委,主持人,经费10万元, 2013.8-2016.8    

2、省科技发展计划项目 《抗斜式稀土起重永磁吊的技术转移示范》,科技厅,主持人,经费15万元,2014.01-2016.12    

获得的主要科研成果(论文、获奖、专利)    

获奖:

1.“新型节能专利产品—高磁能大吨位系列稀土起重永磁铁研究与开发”2013年获得吉林省科技进步二等奖,第1名。    

2.《稀土永磁起重技术发明及应用》2010获得吉林省科技进步三等奖,第1名。    

3.《外圆纵向智能磨削系统的研究》2006年获得吉林省科技进步三等奖,第1名。    

专利

国家发明专利:《用于吊运废钢铁的起重永磁铁》(ZL02126633.6),第1名。    

论文:

1.Intelligent Optimization Control of Workpiece Deformation for Traverse Grinding——Key Engineering Materials. 2004,Vols.259-260 (第一作者) (SCI检索)

2.Study of Intelligent Prediction and Control of Workpiece Size in Traverse Grinding.——Key Engineering Materials. 2005, Volume 304 until 305 (第一作者) (SCI检索)。

3.HUMAN-MACHINE INTELLIGENT CONTROL SYSTEM FOR GRINDING——-机械工程学报(英文版)2004 (第一作者) (EI检索)

4.磨削质量智能优化控制策略研究——中国机械工程,2003.22(第一作者)(EI检索)

5.细长轴磨削变形的变速优化智能预测控制研究——中国机械工程,2006.01(第一作者) (EI检索)

6.Study of Intelligent Prediction Control System in External Cylindrical Grinding -——the 6th World Congress on Intelligent Control Automation (WCICA06),2006,6,21-23,(第一作者)(EI检索)

7.Study of Intelligent prediction Control of Surface Roughness in grinding——Key Engineering Materials. 2007. Vol.329。(第一作者) (EI检索)

8.Neural Fuzzy Prediction Control of an Industrial Grinding Process-2nd International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA2007) pp.763-766,2007(第一作者)(EI检索)

9.Dynamic Intelligent Prediction Control in Slender cylindrical Grinding-Key Engineering Materials, Vols.359-360(2008),pp 189-193(第一作者)(EI检索)

10.Design of Lifting Permanent Magnet Based on Neural Network ---2009 IEEE International Conference on Automation and Logistics,2009,8(第一作者)(EI检索)

11.Size prediction control modeling in cylindrical grinding -Advanced Materials Research(Volumes 154 - 155),977,2010,pp: 977-980(EI检索,第一作者)

12.An Intelligent Supervision System for Workpiece Size in Cylindrical Grinding - 2010 Second Global Congress on Intelligent Systems(GCIS),2010.12.16-17 (EI检索,第一作者)    

13.Intelligent Dynamic Roughness Identification Model in Grinding_《Applied Mechanics and Materials》(Vols. 48-49 (2011) pp 621-624 )(EI检索,第一作者)    

14.Novel and Saving Energy Lifting Permanent Magnet Design-《Advanced Materials Research》Vols. 201-203 (2011) pp 2846-2849(EI检索,第一作者)    

15.Surface Roughness Prediction Model of Cylinder Grinding——Applied Mechanics and Materials, Volumes 157 – 158(2012)(EI检索,第一作者)    

16.Intelligent Optimization Design of Rare Earth Lifting Permanent Magnet——《Advanced Materials Research》Vols. 538-541 (2012) pp 3066-3069(EI检索,第一作者)    

17.Energy-saving Rare Earth Lifting Permanent Magnet——《Advanced Materials Research》Vols. 569 (2012) pp 391-394(EI检索,第一作者)    

18.FEM-Based Lifting Permanent Magnetic Chuck Design——《Advanced Materials Research》Vols.655-657(2013)PP355-358(EI检索,第一作者)    

19.Lifting Chuck Design Based on Fuzzy Expert System——《Advanced Materials Research》Vols.662(2013)PP653-656(第一作者)(EI检索)

20.Driving System Design of Lifting Permanent Magnet——《Advanced Materials Research》Vols.765-767(2013)PP125-128(EI检索,第一作者)    

21.表面粗糙度模糊神经网络在线辨识模型——机械工程学报2007.3 (EI检索,第二作者)    

主讲课程及授课对象    

液压与气压传动,本科生,45学时;测试技术,本科生,45学时;特种加工,本科生,30学时;专业外语,本科生,30学时    

培养研究生情况    

2名硕士研究生(1名已毕业,另一名即将毕业)    

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