更新日期:2022年2月1日
姓 名 刘后广 性 别
出生年月 1982年9月 籍贯 滁州
民 族 汉族 政治面貌 无党派
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 副教授 导师类别 博、硕导
行政职务 Email liuhg@cumt.edu.cn
工作单位 中国矿业大学机电工程学院 邮政编码 221116
通讯地址 江苏省徐州市大学路1号机电工程学院B401
单位电话 18761435299
个人主页
个人简介

刘后广,1982年9月生,安徽滁州人,博士,中国矿业大学首届预聘教授,博士生导师,中国振动工程学会模态分析与试验专业委员会理事,英国剑桥大学访问研究员,院“机械工程”省品牌专业建设办公室副主任。2011年12月博士毕业于上海交通大学机械与动力工程学院(机械系统与振动国家重点实验室)获机械设计及理论专业工学博士学位。

科研方面,主持和参与相关科研项目30余项,其中主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-欧盟委员会“中欧人才项目”、国家自然科学基金青年基金、教育部博士点基金、江苏省自然科学基金青年基金、国家博士后特别资助、安全生产重大事故防治关键技术科技项目、中国博士后基金(一等)江苏省博士后基金、中央高校基本科研业务费专项资金、中国矿业大学人才引进资助项目等项目19项。主研国家重点研发计划机器人专项、国家重点研发计划深地资源勘查开采专项、国家高技术研究发展计划重大项目等项目12项。曾参与教育部创新团队发展计划项目1项、上海市科委基础研究重点项目1项,及舰艇相关系列军工项目发表学术论文120余篇,其中SCI检索70余篇、EI检索68篇。申请中国、英国、日本等发明专利50余件(41件授权)、授权软件著作权2项,授权实用新型专利11项,出版专著1部。

教学方面,荣获全国高等学校教师图学与机械课程示范教学与创新教学法竞赛一等奖、江苏省教学成果二等奖、江苏省“优秀硕士学位论文指导老师”、江苏省“优秀本科毕业设计指导老师”、中国矿业大学“最受学生欢迎教师”、中国矿业大学“教书育人先进个人”、中国矿业大学“教学新秀奖”、中国矿业大学教学竞赛一等奖、中国矿业大学教学成果特等奖、中国矿业大学教学成果一等奖、中国矿业大学“百佳教师奖”中国矿业大学优秀青年骨干教师(优秀结题)、全国煤炭行业教育教学成果一等奖、中国矿业大学优秀毕业设计指导教师、中国矿业大学模范班主任、中国矿业大学优秀教学团队、机电工程学院教书育人先进个人、机电工程学院科研育人先进个人等荣誉。主持、参与省、校级教学研究项目12项,发表教学论文16篇,参编江苏省重点规划教材1部、煤炭高等教育“十四五”规划教材1部。《机械设计》省精品在线开放课程团队骨干。

社会任职及项目合作国家自然科学基金函评专家、教育部学位与研究生教育发展中心通讯评议专家中国振动工程学会模态分析与试验专业委员会理事,中国机械工程学会高级会员、中国生物医学工程学会高级会员,《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Measurement》、Medical Engineering & Physics》、《Computer Methods and Programs in Biomedicine》、《Applied Acoustics》《Journal of Hydrodynamics》、Annals of Nuclear Energy》、《力学学报》、《振动工程学报》、《振动与冲击》等国内外期刊审稿专家。国家电网上海电力公司、中车集团山东机车车辆有限公司、中国空间技术研究院、中国船舶重工集团公司重庆长征重工有限责任公司安徽猎豹汽车有限公司、全柴动力股份有限公司、徐州健康研究院等有长期项目合作关系。

 

主要研究方向:

高端微创医疗技术与器械研发“新工科”领域)、基于机器视觉的机器人控制、基于机器听觉的智能声学事件识别、复杂机电装备模式识别与智能诊断(国家电网合作)、机电装备振动噪声分析与声品质研究(NVH)、嵌入式控制系统

 

联系方式:
E-mail: liuhg@cumt.edu.cn
电  话: 18761435299
地  址:江苏省徐州市中国矿业大学南湖校区机电工程学院
获奖、荣誉称号

2021年 全国高等学校教师图学与机械课程示范教学与创新教学法竞赛一等奖

2021年 江苏省教学成果二等奖

2021年 中国矿业大学“百佳教师奖”

2021年 中国矿业大学“优秀毕业设计指导教师”

2020年 中国矿业大学“教书育人先进个人”

2020年 机电工程学院 “科研育人先进个人”

2020年 中国矿业大学 “百佳教师奖”

2020年 全国煤炭行业教育教学成果一等奖

2020年 机电工程学院 “优秀青年教学教师”

2020年 中国矿业大学 “教学成果一等奖”

2019年 中国矿业大学 “最受学生欢迎教师”

2019年 机电工程学院 “教书育人先进个人”

2019年 中国矿业大学 “百佳教师奖”

2019年 中国矿业大学 “教学竞赛一等奖” 

2018年 中国矿业大学 “教学成果特等奖”

2018年 机电工程学院 “教书育人先进个人”

2018年 江苏省优秀硕士学位论文指导教师

2018年 中国矿业大学 “百佳教师奖”

2018年 中国矿业大学 “教学新秀奖”

2018年 机电工程学院 “青年教师讲课比赛一等奖"

2017年 中国矿业大学 "优秀青年骨干教师"

2017年 全国煤炭行业教育教学成果一等奖

2016年 中国矿业大学 "青年教师讲课比赛一等奖"

2016年 中国矿业大学百佳教师奖

2016年 中国矿业大学教学成果特等奖

2016年 中国矿业大学优秀教学团队

2016年 国家留学基金委公派出国留学人员

2016年 江苏省优秀本科毕业设计指导教师

2015年 中国矿业大学 "百佳教师奖"

2015年 中国矿业大学 "模范班主任"

2015年 中国矿业大学 "优秀班主任"

2015年 机电工程学院 "青年教师讲课比赛一等奖"

2014年 中国矿业大学 "最受学生欢迎教师"

2014年 中国矿业大学 "百佳教师奖"

2011年 上海交通大学优秀博士毕业生

2011年 上海交通大学国家优秀奖学金

社会、学会及学术兼职

中国振动工程学会模态分析与试验专业委员会理事、中国机械工程学会高级会员、中国生物医学工程学会高级会员、力学学会会员,Mechanical Systems and Signal Processing》、《Measurement》、Medical Engineering & Physics》、《Applied Acoustics》《Journal of Hydrodynamics》、《Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering》、《Microsystem TechnologiesAnnals of Nuclear Energy》、《力学学报》、《振动工程学报》、《振动与冲击》、《中国科技大学学报》等国内外知名期刊审稿人。国家自然科学基金函评专家,教育部学位与研究生教育发展中心通讯评议专家。

研究领域

高端有源微创医疗技术与器械研发(“新工科”领域)、基于机器视觉的机器人运动控制、基于机器听觉的声学事件智能识别、车辆及电力装备振动噪声分析与声品质研究(NVH)、嵌入式控制系统、复杂机电装备状态识别与故障诊断

科研项目

[1]. 国家自然科学基金面上项目(51775547):圆窗激振式人工中耳振子结构优化设计及频响补偿增益研究,2018年1月-2021年12月,70万,主持;

[2]. 国家自然科学基金-欧盟委员会“中欧人才项目”(5211101259),2021年9月-2023年2月,主持;

[3]. 国家重点研发计划(2018YFB1308303):  高速重载堆垛机器人,2019年6月-2022年5月,230万,项目骨干 ;

[4]. 国家自然基金青年科学基金(51305442),主持;

[5]. 教育部博士点专项科研基金(20130095120010),主持;

[6]. 中国博士后科学基金特别资助项目(2015T80597),主持;

[7]. 中国博士后科学基金(第53批,一等)(2013M530276),主持;

[8]. 江苏省自然基金青年基金(BK20130194),主持;

[9]. 安全生产重大事故防治关键技术科技项目,强噪声背景下采掘机械信息提取及故障诊断技术研究,主持;

[10]. 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017QNA19),主持;

[11]. 中国矿业大学青年教师“启航计划”,主持;

[12] "十三五”国家重点研发计划课题(2018YFC0604503):特厚煤层综放开采煤矸精准识别技术,2018年7月-2021年6月,390万,课题骨干;

[13] 国家电网上海市电力公司科技资助项目(B30970190002):电力应急机器人关键技术研究与应用,2019年9月-2022年9月,课题骨干;

[14]. 科技部863计划重大项目子课题(2012AA06A406):高速高可靠性电牵引采煤机研制,参与;

[15]. 国家自然科学基金面上项目(11072145),参与;

[16]. 国家自然科学基金面上项目(10772121),参与;

[17]. 上海市科委基础研究重点项目( 08JC1404700),参与;

[18]. 中船重工集团公司第719研究所项目,参与;

[19]. 教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0452):现代轨道车辆及其相关技术,参与;

[20]. 上海交通大学医工交叉研究基金(YG2007MS14):压电型植入式智能振子的研究,参与。

发表论文

[1]. Liu HG, et al. Effect of ossicular chain deformity on reverse stimulation considering the overflow characteristics of third windows. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2021, DOI: 10.1080/10255842.2021.1948023.

[2]. Chen X(指导研究生), Wang SB, Liu HG*, et al. Coal gangue recognition using multichannel auditory spectrogram of hydraulic support sound in convolutional neural network. Meas. Sci. Technol., 2022, 33, 015107.

[3]. Zhao Y(指导研究生),  Liu HG*, et al. Effects of design and coupling parameters on the performance of electromagnetic transducers in round-window stimulationJournal of the Acoustical Society of America2022, 151(1): 609-619.

[4]. Wang ZH(指导研究生), Li PH, Liu HG*, et al. Objective sound quality evaluation for the vehicle interior noise based on responses of the basilar membrane in the human ear. Applied Acoustics, 2021, 172, 107619.

[5] Liu HG, et al. Effect of stimul on the performance of electromagnetic middle ear implant: a finite element analysis. Computers in Biology and Medicine, 2020, 124, 103918.

[6]. Liu HG, et al. Modeling the effect of cochlear windows activity on reverse stimulation under the role of physiological third windows. Applied Acoustics, 2020, 169, 107473.

[7]. Xue Lin(指导研究生), Liu HG*, et al. The role of third windows on human sound transmission of forward and reverse stimulations: a lumped-parameter approach. Journal of the Acoustical Society of America, 2020, 147(3), 1478-1490.

[8]. Liu HG*, et al. Influence of ossicular chain malformation on the performance of round-window stimulation: A finite element approach. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H: Journal of Engineering in Medicine, 2019, 233(5) 584-594.

[9]. Wang WB(指导研究生), Liu HG*, et al. Speech enhancement based on noise classification and deep neural network. Modern Physics Letters B, 2019, 33(17): 1950188.

[10]. Liu HG, et al. Concept and evaluation of a new piezoelectric transducer for an implantable middle ear hearing device. Sensors, 2017, 17(11), 2515. 

[11]. Liu HG*, et al. Detecting the weak high-frequency character signal by vibrational resonance in the Duffing oscillator. Nonlinear Dynamics, 2017, 89(4): 2621–2628. 

[12]. Liu XL(指导研究生), Liu HG, et al. Improving the bearing fault diagnosis efficiency by the adaptive stochastic resonance in a new nonlinear system. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 96: 58-76.

出版专著和教材

 [1] 人工中耳听力补偿关键技术研究 [M].徐州: 中国矿业大学出版社. 2017.

 [2] 机械设计综合训练教程 [M]. 徐州: 中国矿业大学出版社. 2018. (“十三五”江苏省高等学校重点教材)

 [3] 机械设计基础课程设计实训教程(3D版)[M]. 北京:化学工业出版社. 2021.(煤炭高等教育“十四五”规划教材

科研创新

[1] 发明专利, 一种初始压力可监控的圆窗激振式人工中耳作动器, 申请号: 201811547199.4, 排名第1(授权)

[2] 发明专利,一种人工中耳听力补偿性能术前评估测试仪, 申请号: 201810855899.3, 排名第1(授权)

[3] 发明专利, 一种用于植入圆窗激振式人工中耳作动器的手术器械,申请号: 201910882420.X, 排名第1(授权)

[4] 发明专利, 一种圆窗龛内固定式作动器及其固定装置, 申请号: 201810758600.2, 排名第1(授权)

[5] 发明专利, 一种用于治疗混合性听力损伤的人工听骨, ZL201210342271.6, 排名第1(授权)

[6] 发明专利, 基于激励鼓膜的作动器及其助听装置, ZL201510078504.X, 排名第1(授权)

[7] 发明专利, 激励圆窗膜的流体耦合作动器, ZL201611076239.2, 排名第1(授权)

[8] 发明专利, 一种位姿可调的圆窗激振式作动器, ZL201611076105.0, 排名第1 (授权)

[9] 发明专利, 掘进机截割部工况模拟故障诊断试验平台, ZL2017100523652, 排名第1(授权)

[10] 发明专利,一种用于植入圆窗激振式人工中耳作动器的手术器械, ZL201910882420.X,排名第1(授权)

[11] 发明专利,一种初始压力变刚度调节的圆窗激振式人工中耳作动器,申请号: 202011362937.5, 排名第1

[12] 发明专利,一种圆窗激振式人工中耳作动器的固定支架,申请号:202011362922.9,排名第1

[13] 发明专利,一种汽车白车身柔性焊接工装,申请号:201811345394.9. 排名第2;

[14] 发明专利, 一种汽车白车身总成焊接线及其自动焊接装置, 申请号: 201811346002.0. 排名第2

[15] 发明专利, 一种汽车白车身柔性化焊接生产线机器人工作平台,申请号: 201811345381.1. 排名第4; 

[16] 发明专利, 二自由度微动微调调整架, ZL201210378675.0, 排名第3;(授权)

[17] 发明专利, 一种实现寿命均衡的产品可靠性分配方法, ZL201210183515.0, 排名第4;(授权)

[18] 发明专利,一种采煤机摇臂振动传感器优化布置方法, 申请号: 201310342578.0, 排名第4;(授权)

[19] 发明专利, 矿用自动控制循环冷却水系统, 申请号: 201310321758.0, 排名第4;(授权)

[20] 发明专利,一种矿用数字压力计采集与分析系统 ,申请号: 201410567738.6, 排名第5;

[21] 发明专利, 一种电牵引采煤机健康度实时监测与智能评价系统及其方法, 申请号: 201310481513.4, 排名第5;(授权)

[22] 发明专利, 一种基于多传感器信息融合的齿轮故障诊断方法,申请号: 201410614389.9, 排名第5;

[23] 发明专利, 便携式电牵引采煤机动态信号采集仪, 申请号: 201310341408.0, 排名第6;

[24] 发明专利, 一种高速重载堆垛机器人自锁式末端执行器, ZL201910283696.6, 排名第6;(授权)

[25] 软件著作权, 便携式电牵引采煤机故障诊断及巡检软件, 中国,2013/7/20, 排名第3;

[26] 软件著作权, 电牵引采煤机健康度监测与分析平台, 中国,2013/6/25, 排名第3.

教学活动

主要承担我校能源与动力工程、采矿工程、安全工程、材料科学与工程等专业必修课《机械设计基础》等课程的教学工作,连续7年教学质量学生评价优秀、综合评价优秀。先后在课堂探索采用“抛锚式”、“翻转课堂”的教学方法,将材料科学与工程专业学生的平均成绩由前两届的73.8分(2010级)、74.1分(2011级)提升至82.7分(2013级)、85.9分(2014级)。探索实施SPOC线上线下混合教学,将越崎2016×级学生的期末卷面平均成绩由对比班的77.86分提升为89.10分,优秀(>90分)比例由9.5%提升至54.6%带领的采矿工程2014级学生,在全校第十八届校青年教师教学竞赛的一学期督导组随堂听课环节中,拿下了全校总分第1的成绩。收到学生300多条好评。

主持校教学改革项目3项目,其中2项结题优秀。发表教学研究论文16篇。荣获校“最受学生欢迎教师”、“全国高等学校教师机械与图学教学观摩竞赛一等奖”、“江苏省教学成果二等奖”、“校教书育人先进个人”、“校百佳教师奖”、“校教学竞赛一等奖”、“校教学成果特等奖”、“全国煤炭行业教育教学成果一等奖”、校教学新秀奖”、校优秀教学团队”。参与省精品在线开放课程(机械设计)建设。

将科学研究内容引入本科生创新能力培养,指导国家级大学生创新创业项目2项、中国矿业大学“互联网+”大赛重点培育项目1项,指导本科生参加中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛、全国大学生机械创新设计大赛、全国工程机器人大赛,多人获国赛奖,7人保送至国内外一流高校攻读研究生(分别保送至上海交大、华中科技大学、天津大学、中科院大学、帝国理工、米兰理工);指导本科生毕业设计荣获“江苏省普通高校优秀毕业设计”。

担任机械2012-11班班主任,组织全班同学开展系列学风建设活动,用一年多时间将班级年级排名由第9名(共12个班级)提升至第1名;班级进入年级前10名的同学,由0人升为4人,班级不及格人数由8人降为1人,不及格门次由13门降为1门;15人进入浙江大学、同济大学、大连理工等高校深造。获“校优秀班级”、“院优秀班级”“校模范班主任”等。

指导学生情况

在读博士研究生4人、硕士研究生10人,其中6人本科来自211高校。

指导的第一届硕士研究生(2人,2017年6月毕业)全部获得“中国矿业大学优秀创新硕士奖学金”,1人获得研究生国家奖学金,1人获得江苏省优秀硕士学位论文。其中,从事仿生制造(微创医疗器械)研究的硕士研究生通过激烈竞争,成功签约全球领先的智慧能源企业——远景能源(上海),从事智能风机研发工作。

至今已有5届硕士研究生毕业,签约于远景能源、上海联影、中国航天科工、中国石油天然气管道科学研究院、徐工重型、三一重工、中国重汽等企业,3人获研究生国家奖学金,2人获江苏省研究生科研与实践创新计划,3人获校优秀硕士学位论文;另有4人保送上海交通大学、中国矿业大学(1人与日本东京大学联培)、美国佐治亚理工攻读博士学位。

我的团队

纵向课题(国家项目)主要研究方向为高性能医疗器械(国务院《中国制造2025》重点发展的十大战略领域之一;教育部2017“复旦共识”重点建设的“新工科”领域),该方向主要依托我机电工程学院摩擦学与可靠性研究所清华大学摩擦学国家重点实验室生物摩擦学中心)的研究基础和实验条件,并与上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室、复旦大学附属中山医院、上海交通大学附属上海市第六人民医院、北京同仁医院、英国剑桥大学工程系及生命科学学院、北京大学信息科学技术学院、德国汉诺威医科大学等单位合作。此外,结合国家重点研究计划智能机器人专项(高速重载堆垛机器人,2018YFB1308308),开展基于机器视觉引导的机器人运动控制系统研究。

横向课题(企业项目)主要研究方向包括车辆/发动机振动噪声分析与声品质研究、机电系统模式识别与故障诊断。其中,车辆/发动机振动噪声分析与声品质研究主要与安徽猎豹汽车有限公司、全柴动力有限公司合作研究;机电系统模式识别与故障诊断主要与中船重工国家电网上海电力等企业合作研究(电力装置运行状态智能检测机器人),且正承担国家重点研发计划课题

 

欢迎有志从事以上方向研究的同学联系我们:

电话:18761435299

E-mail:liuhg@cumt.edu.cn

 

招机械工程、机械设计及理论、机械电子方向的硕士(专硕、学硕)、博士研究生。每年有4名硕士、1名博士名额。推荐采用邮件或者短信联系,来信8小时内回复。