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尚前明

发布日期：2010-09-27

尚前明

姓　　名 尚前明

性　　别 男

出生年月 1974.11.17

职　　称 副教授、硕导

职　　务 无

学　　位 硕士

学　　历 硕士研究生学历

电　　话 13986120968

传　　真 027-86581788，027-86181088

邮　　箱 656968284@qq.com，微信号：sqmsyc

个人简历

学习经历

2006.9~ 至今武汉理工大学博士研究生学习，专业：载运工具运用工程

1998.9~2001.4 武汉交通科技大学攻读硕士学位，专业：轮机工程

1994.9~1998.7 武汉交通科技大学攻读学士学位，专业：轮机工程

工作经历

2001.4 ~ 现在武汉理工大学能源与动力工程学院

研究方向

轮机仿真与系统控制(含危险品学院液货作业建模与仿真)

智能学院机器学习和深度学习方法

主讲课程

本科生课程：学院电站自动控制系统与管理；

硕士生课程：轮机仿真及控制技术现代轮机控制技术；

论文著作 发表论文30余篇。

[1] 在ITS中Dijkstra算法优化分析.武汉理工大学学报. 2007.4.

[2] 学院虚拟机舱视景建模与驱动的实现方法. 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）. 2007.4.

[3] 化学品船操纵仿真软件的设计与实现.船海工程. 2007.2.

[4] 基于MATLAB的增压发动机动态排放仿真模型研究. 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）.

[5] 基于PLC的学院电力推进仿真系统的网络通信.船海工程.2007.8.

[6] 轮机系统图形化建模仿真支撑软件的开发.武汉理工大学学报（交通科学及工程版）.2008.6.

[7] 仿真系统中的嵌入式智能单元模块设计与应用.船海工程.2008.8.

[8] Modeling and Simulation of Freshwater Generator Subsystem of Low Speed Engine Room Simulator

Based on Visual (EI）,2010

[9] 基于主成分分析的学院柴油机故障监测方法，中国航海. 2018.41(1).

[10] 多信息融合技术在学院柴油机故障诊断中的应用, 中国航海. 2018.41(3).

承担课题

1.主持课题和项目

1.1纵向科研项目3项

[1] 船用货油泵透平驱动技术研究.(工信部1项）；（轮机仿真和系统控制）

[2] 学院机舱自动化集成系统和数字平台装备（国家863项目1项）；（轮机仿真和系统控制）

[3] 新一代碟式分离机可靠性研究（国家工信部高技术学院1项）；（智能学院机器学习和深度学习）

1.2 横向科研项目20余项

(1) 轮机仿真与系统控制

[1] 轮机模拟器（含学院自动化电站）12项；

[2] 中船重工相关研究所项目8项；

[3] 舰船数据高速网络通信系统；

[4] 舰船电力推进系统远程监测与故障诊断系统；

[5] 舰船电力推进系统远程监测与故障诊断系统；

[6] 危险品学院液货作业建模与仿真统10余项，涉及国内九大海事局管辖的培训中心；

（2）智能学院机器学习和深度学习

学院主要动力设备运行状态的远程监测、智能识别和诊断，涉及军工和中船重工研究所等科研项目6项。

2.参与课题和项目

[1] 学院电力设备远程在线故障诊断系统；（工信部重点项目1项）

[2] 学院货油泵（离心泵）关键技术研究；（973重大专项1项）

[3] 学院电力推进系统的建模与仿真，教育部高重点实验室基金项目；

[4] 学院与海洋平台多推进器优化控制方法研究，教育部博士点基金；

[5] 某型登陆艇机电模拟训练系统（军工项目3项）；

[6] 轮机模拟器、学院电站和学院电力推进模拟器等20余项；

[7] 学院主要动力设备远程故障诊断系统研制10余项；

[8] 轮机系统虚拟现实技术(VR)技术3项；

荣誉奖励

[1] 2005年，“轮机模拟器”获湖北省高校教学成果二等奖，

[2]2008年，“学院电力推进系统”获中国航海科技三等奖；

[3] 2012年，“危险品学院操纵建模与仿真系统”获中国航海科技奖二等奖；

软件著作权

涉及轮机仿真与控制、危险品学院液货作业仿真、智能学院机器学习和深度学习等方向软件著作权10余项。

[1] 油轮液货作业建模与仿真软件V1.0， 2013年；

[2] 化学品船液货作业建模与仿真软件V1.0，2013年；

[3] 液化气船液货作业建模与仿真软件V1.0，2013年；

[4] 天然气船液货作业建模与仿真软件V1.0，2013年；

[5] 学院机舱自动化监测和报警软件V1.0， 2013年；

[6] 数据挖掘中的矩阵运算软件V1.0， 2018年；

[7] 学院柴油机状态监测系统V1.0， 2018年；

[8] 学院油水分离系统监测与控制系统V1.0， 2018年；

[9] 学院能量管理系统V1.0， 2018年；

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