搜索方式:

初宁个人简介

发布时间:2016-6-1 12:27:26         访问次数:3526




        
一、基本信息
姓名:初 宁
出生日期:1983年01月
籍贯:吉林省长春市;
政治面貌:中共党员
最终学位:理学博士
中文主页:http://ipe.zju.edu.cn/Project.asp?ID=91
英文主页:http://www.linkedin.com/in/ningchu/
主要研究方向:
 流体机械空化声学表征方法、气泡信源的定位与高分辨率成像技术;
 基于贝叶斯推断学习方法的过程装备状态监测、预警与群故障诊断技术;
硕士培养方向:过程流体机械
依托单位:浙江大学 能源工程学院 化工机械研究所

二、学术经历(包括出国留学情况等):
1、学历教育
2002.09-2006.06 国防科大电子科学与工程学院 信息工程专业 学士学位
2006.09-2009.06 国防科大电子科学与工程学院 信息与通信工程专业 研究生学历
2009.10-2010.09 法国巴黎第十一大学 (Univ.Paris Sud--SUPELEC) 自动化、信号与图像处理 (ATSI)专业 研究型硕士学位
2010.10-2014.01 法国巴黎第十一大学 (Univ.Paris Sud) 信息、通信系统科学与技术学院(STITS) 理学博士

2、学术工作经历
2016.11-至今 讲师 浙江大学能源工程学院化机所 浙江杭州
2014.06-2016.07 讲师 国防科技大学 湖南长沙
2014.04-2016.03  Scientific Collaborator 瑞士洛桑联邦理工(EPFL) 生物图像处理实验室 瑞士洛桑
2013.12-2014.03 Visiting scholar 法国科学研究中心(CNRS) 信号与系统实验室(L2S) 法国巴黎

三、教学工作(胜任英语和法语教学):
 浙江大学《Design & Selection of Petrol Process Equipment》
 瑞士洛桑联邦理工协助授课《图像处理II: 小波分析、模式识别》、《图像处理I: 数字滤波器、图像分析》、《图像处理在ImageJ-JAVA平台的开发》
 法国巴黎第十一大学协助授课《微处理器与单片机》、《数字信号处理》
 国防科大授课《贝叶斯方法在信号与图像处理的应用》
 浙江大学《Design and Selection of Petrol Process equipment》
 浙江大学《论文、专利与基金写作》

四、研究方向:
 机械装备噪声、振动以气泡及信源的微弱信号检测、定位与成像;
 基于贝叶斯推断方法的过程装备状态监测、预警与群故障检测

五、研究项目与基金
国内项目:
 2016.06-2019.12 国家重点研发项目“典型石化装置动设备检测监测与完整性评价技术”2016YFF0203300:“微弱故障信号检测与特征提取”、“基于故障信号稀疏性的故障定位与故障概率分析方法”等子任务,负责人;
 2017.01-2020.12,国家自然科学基金重大研究计划(培育)项目“多相反应过程中的介尺度机制及调控重大研究计划”91634110,开展“介尺度气泡流动结构的声学表征方法研究”,副组长;
 2016.08-至今, 横向项目“轨道交通风机设备全生命周期安全和经济运行研究”,开展“基于智能感知新技术的风机全生命周期状态监测与故障诊断技术”,负责人;
 2017.01- 2019.01,中央高校专项2017QNA4015(浙江大学基本科研专项资金):“基于解干扰的水翼空化声纹理分析研究”,负责人;
 2017.01- 2017.12,承担航天科学技术基金项目:“燃气泡流及噪声特性研究”,负责人;
 2017.08-2019.07,装备预研重点实验室基金61424070501:“基于分层奇异值分解和循环平稳功率谱的噪声声纹特征提取”,副组长;
 2017.08-2020.07,装备预研领域基金重点项目61402100101:“船舶动力、传动与推进系统流致振动噪声控制基础研究”,副组长;
 2018.01-2020.12,国家自然科学基金61701440:“基于稀疏性贝叶斯推断的泵空化高动态-高分辨频谱纹理表征方法研究”,负责人;
国际项目:
 2010-2013开展“贝耶斯推断方法在噪声信源高分辨率成像的研究与应用”, 法国雷诺汽RENAULT车公司S2A风洞实验室,创造性地提出了基于“贝耶斯推断方法的稀疏性信号”的理论模型,有效解决了强噪声干扰下的超高分辨率、大动态范围、自适应、高效的声波信源的定位与成像,成功应用于风洞试验的汽车、飞机和船舶的声场信号检测与智能分析。合作者:Jean Luc ADAM 高级工程师,法国雷诺汽车公司;
 2012-2013 开展“大飞机(空客A340)表面噪声信源的分离与鉴别”, 法国航空航天实验室(ONERA)风洞试验, 数据采集与预处理, 提出稳健的贝耶斯分离算法;合作者:Mr.Daniel BLACODON高级工程师,法国航空航天研究中心;
 2014-2016开展“高超分辨率荧光显微镜成像技术研究与实现”,瑞士洛桑联邦理工(EPFL),合作者:Michael UNSER教授, IEEE fellow,EPFL

六、主要发明专利: 基于趋势和阶数估计的加速度-速度-位移高精度自适应转换算法 201710384733.3 浙江大学
基于时序统计的旋转机械频域特征信号提取方法 201710262701.6 浙江大学
一种船舶水射流约束气泡减阻结构 201611201642.3 浙江大学
一种改进的基于实倒频谱分析的旋转机械调制频率的提取方法 201710793554.5 浙江大学

七、学术活动
 审稿人:《Journal of Sound Vibration》《Applied Acoustics》《IEEE Transactions on Signal Processing》《IEEE Transactions on Image Processing》 《EURASIP on Advanced Signal Processing》《Signal processing》《International Journal of Mechanical Sciences》

八、国际合作:法国科技应用研究院里昂大学噪声与振动实验室(INSA-Lyon)Jerome ANTONI教授、日本京都大学核工程系Tomoaki KUNUGI教授、法国科学研究中心信号与处理实验室Ali DJAFARI教授、巴黎第十一大学信号系Nicolas GAC 副教授、计算机系Lin CHEN副教授、法国高等电子电力工程师大学Jose PICHERAL副教授、瑞士洛桑联邦理工生物医疗图像处理实验室Michael UNSER教授,密西根大学电子电器学院Alfred HERO教授、加拿大Sherbrooke大学气动噪声实验室Alain BERRY教授、意大利Trento大学Andrea MASSA教授等

九、奖励
 法国巴黎十一大学优秀博士答辩,2013年
 EGIDE法国海外留学生奖学金2010-2013年;
 CSC国家留学基金委奖学金2009-2013年;
 “惠普国际(HP)”优秀研究生奖学金, 惠普国际(HP)集团授予,2008年;
 国防科学技术大学学习成才先进个人, 2007年;
 光华优秀研究生奖学金,2007年;
 全国研究生数学建模竞赛一等奖, 中国教育部、中国工业与应用数学学会,2006年。
 国际交叉学科数学建模竞赛(IIMCM)一等奖, 美国运筹与管理学会、美国工业与应用数学学会、美国数学学会联合授予,2006.
 全国本科生数学建模竞赛一等奖, 中国教育部、中国工业与应用数学学会,2004年;
 高中生化学竞赛吉林省一等奖;高考保送;2002年;

十、论文:
国际高水平期刊:
 N. CHU*, A. M. Djafari and J. Picheral, “Robust Bayesian super-resolution approach via sparsity enforcing priors for near-field acoustic source imaging”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 332, No. 18, pp 4369-4389, Feb. 2013. DOI : 10.1016/j.jsv.2013.02.037.
 N. CHU*, J. Picheral and A. M. Djafari, N. Gac. “A robust super-resolution approach via sparsity constraint in acoustic imaging”, Applied Acoustics , Vol. 76, pp 197–208, Feb 2014.
 J.T. Liu, N. Chu, S.J.Qin, D.Z Wu, “Effects of submerged nozzle wall on bubble formation: Numerical simulation”, Chemical Engineering Research and Design, 123(2017) 130-150.
 S.J. Qin, N. Chu, Y. Yao, J.T. Liu, B. Huang, D.Z.Wu, “Stream-wise distribution of skin-friction drag reduction on a flat plate with bubble injection”, Physics of Fluids, 29,037103(2017), 2017.02.
 P.YAN, N.CHU*, D. WU, L. CAO, S. YANG and P. WU. ”CFD based pump redesign to Improve efficiency and decrease unsteady radial forces”, Journal of Fluids Engineering-Transactions of the ASME, Vol 139 /011101, 2017.01.
 D. Fortun, Member, P. Guichard, N. Chu, M. Unser Reconstruction from Multiple Poses in Fluorescence Imaging: Proof of Concept, IEEE Transactions on Image Processing, Vol.10.No.1, 2016.02.
 Wu, D. Z., Jiang, X. K., Chu, N., Wu P, Wang L.Q., “Numerical Simulation on Rotordynamic Characteristics of Annular seal under Uniform and Non-uniform Flows," Journal of Central South University, August 2017, Volume 24, Issue 8, pp 1889–1897.
 T.C.Miao, D. Likhachev, J.T. Liu, S.J.Qin, D.Z Wu, N. Chu, L.Q.Wang, Study on the flow and acoustic characteristics of submerged exhaust through a lobed nozzle, Acoustics Australia,(2015) 43:283-293.
 N.CHU* J.T. Liu, S.J.Qin, D.Z Wu, “Passive acoustic imaging for jet bubbles”, Journal of Engineering Thermophysics, Vol.38, No.5, May 2017 初宁 刘竞婷 秦世杰 吴大转 射流气泡的被动声学成像方法研究,《工程热物理》,第38卷第5期,2017年5月
 J.T. Liu, W. Wang, N. Chu*, D.Z Wu, W.W.Xu, “Numerical simulations and experimental validation on passive acoustic emissions during bubble formation”, Applied Acoustics 130 (2018) 34–42.
国际高水平学术会议:
 N. Chu, N. Gac, J. Picheral and A.M. Djafari, Convolution Models with Shift-invariant kernel based on Matlab-GPU platform for Fast Acoustic Imaging, The 4th International Conference on Acoustics and Vibration (ISAV2014) , Dec. 10-11, Tehran, Iran.
 N. Chu, A.M. Djafari, N. Gac, and J. Picheral, A Hierarchical Variational Bayesian Approximation Approach in Acoustic Imaging, 34th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering (MAXENT2014). Sep. 21-26, 2014, Amboise, France.
 N. Chu, A.M. Djafari, N. Gac, and J. Picheral, A Variational Bayesian Approximation Approach via a Sparsity Enforcing Prior in Acoustic Imaging, 13th WORKSHOP ON INFORMATION OPTICS (WIO2014), July 07-11, Neuchatel Switzerland.
 N. Chu, N. Gac, J. Picheral and A.M. Djafari, 2D CONVOLUTION MODEL USING (IN)VARIANT KERNELS FOR FAST ACOUSTIC IMAGING, Berlin Beamforming Conference 2014 (BeBeC2014), Berlin, Germany, Feb. 19-20, 2014, pp. 5.
 N. Chu, A.M. Djafari, N. Gac, and J. Picheral, An efficient variational Bayesian inference approach via Studient's-t priors for acoustic imaging in colored noises , POMA from Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 133, No.5. Pt.2, Vol 19, pp. 055031-40, 2013.
 N. Chu, A. M. Djafari and J. Picheral, A Bayesian sparse inference approach in near-field wideband aeroacoustic imaging, 2012 IEEE International Conference on Image Processing, Orlando (ICIP2012), USA, Sep. 30-Oct. 4, 2012.
 N. Chu, A. M. Djafari and J. Picheral, Bayesian sparse regularization in near-field wideband aeroacoustic imaging for wind tunnel test, 2012 IOA annual meeting and 11th CongrèsFrançais d'Acoustique (ACOUSTICS2012), Nantes, France, Apr. 23-27, 2012, pp. 1391-1396.
 N. Chu, A. M. Djafari and J. Picheral, Two robust super-resolution approaches with sparsity constraint and sparse regularization for near-field wideband extended aeroacoustic source imaging, Berlin Beamforming Conference 2012 (BeBeC2012), Berlin, Germany, Feb. 22-23, 2012, pp. 29.
 N. Chu, J. Picheral and A.M. Djafari, A robust super-resolution approach with sparsity constraint for near-field wideband acoustic imaging, IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT2011), Bilbao, Spain, Dec. 14-17, 2011, pp. 310-315.

 

 


Copyright © 2015-2017 All Rights Reserved.  浙江大学化工机械研究所 ©