龚廷恺的个人信息 - 南昌航空大学

龚廷恺

个人主页：

基本信息

姓名：龚廷恺

性别：男

在岗性质：全职硕导

最高学位：博士

专业技术职务：副教授

毕业学校：华中科技大学

行政职务：无

所在院校：飞行器工程学院

联系电话：17770082848

电子邮箱：niattk@nchu.edu.cn

相册

研究方向

硕士：

1. 飞行器工程学院 006 航空宇航科学与技术 082500 动力结构设计、强度与振动 03

硕士：

2. 飞行器工程学院 006 机械 085500 先进设计技术（包括空气动力学、固体力学、航空测试故障诊断、振动噪声及控制等方向） 01

硕士：

3. 飞行器工程学院 006 航空噪声与振动工程 0825Z1 结构动力学与减振降噪研究 02

工作经历

2019/11-今，南昌航空大学, 飞行器工程学院，副教授

2011/07-2018/11，南昌航空大学，飞行器工程学院，讲师

2008/09-2011/07，南昌航空大学，航空制造与工程学院，助教

教育经历

2013/09-2019/06，华中科技大学，系统分析与集成专业，博士

2005/09-2008/6，南昌航空大学，机械电子与工程专业，硕士

1997/9-2001/6，中国科学技术大学，计算机及应用专业，本科

科研项目

[1] 基于复合材料某飞行平台研发 (主持)

[2 ]迭代形态学的直升机传动系统故障识别研究(主持)

[3] 176项目装配工装联合设计技术开发 (主持)

[4] 稀土镁合金生产过程状态监控(主持)

[5] 基于扭振信号的行星齿轮传动故障诊断技术研究（参与）

[6] 直升机动力传动系统故障诊断技术研究（参与）

[7] 行星齿轮传动故障诊断技术研究（科技创新团队）(参与)

[8] 东安某发动机封严环研制测试 (参与)

[9] 基于声发射-振动信号融合的铣削过程监测系统研究 (参与)

荣誉奖项

社会兼职

国际期刊《Mechanical systems and signal processing》,《Measurement》，《Journal of Sound and Vibration》审稿人。

备注

发表的学术论文：

[1] Tingkai Gong,XiaohuiYuan, YanbinYuan, et al. Application of tentative variational mode decomposition in fault feature detection of rolling element bearing[J]. Measurement, 2019, 135: 481-492. (SCI)

[2] Tingkai Gong, XiaohuiYuan, YanbinYuan et al. Application of optimized multiscale mathematical morphology for gear fault diagnosis[J]. Measurement Science and Technology, 2017, 28(4): 045401. (SCI)

[3] Tingkai Gong, XiaohuiYuan, YanbinYuan et al. Fault detection for rolling element bearing based on repeated single-scale morphology and simplified sensitive factor algorithm[J]. Measurement, 2018, 127: 348-355. (SCI)

[4] Tingkai Gong, XiaohuiYuan, YanbinYuanet al. Iterative asymmetric multiscale morphology and its application to fault detection for rolling element bearing[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2018, 232(2): 316-330. (SCI).

[5] Tingkai Gong, et al. Fault diagnosis for rolling element bearing using variational mode decomposition and l 1 trend filtering[J]. Journal of Risk and Reliability, 2019: 23-37. (SCI).

[6] 龚廷恺. 最小熵反褶积的数学形态法在滚动轴承故障特征提取中的应用[J].中国机械工程,2016,27(18):2467-2471.

[7] 龚廷恺. 基于扁平衰减三角形结构元素的滚动轴承故障诊断[J]. 失效分析与预防,2017,12(6):354-358.

[8] 龚廷恺. 基于改进 l_1 趋势滤波的滚动轴承故障诊断[J]. 南昌航空大学学报 (自然科学版), 2017,4:14-20.

[9] 龚廷恺. 基于声发射信号的高速铣削过程监测技术[J].航空制造技术,2009(7):80-83.

[10] 龚廷恺.刀具监控技术在金属切削过程中的应用[J]. 航空制造技术, 2009(13):98-104.

[11] 刘世豪,王细洋,龚廷恺.基于深度迁移学习的齿轮故障诊断方法[J].机械传动:2023:1-9.

[12] 刘志强,龚廷恺.基于改进形态学的滚动轴承故障诊断研究[J].失效分析与预防,2022,17(06):362-367.

[13] 揭震国,王细洋,龚廷恺.基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断[J].机械传动,2022,46(05):160-166.

[14] 揭震国,王细洋,龚廷恺.基于深度学习与子域适配的齿轮故障诊断[J].中国机械工程,2021,32(22):2716-2723.

[15] 吴小涛,杨锰,袁晓辉,龚廷恺.基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断[J].振动与冲击,2015,34(02):38-44.

[15] 董向阳;倪雅汇;龚廷恺; 粗长柄机用丝锥[国家标准]