何彦

姓名:何彦

出生年月:1981.1

学历学位:博士研究生/博士

专业技术职务:教授/博士师导师/重庆市青年拔尖人才/重庆大学科研拔尖人才

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个人简历

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主要研究方向

1.绿色制造
2.智能制造装备及系统能效
3.绿色切削工艺

毕业研究生去向

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主要研究经历、荣誉称号、获奖情况、社会兼职等

担任重庆大学绿色制造技术研究所副所长,中英低碳制造联盟创建成员,机械工业绿色制造能耗分析共性技术工程(技术)研究中心重庆中心副主任,中国机械工程学会高级会员;并担任多本SCI国际期刊评审专家以及国家自然基金项目同行评审。与美国普渡大学、英国利物浦大学、布莱顿大学以及国内清华大学、浙江大学、大连理工大学、南京理工大学等本领域高校,以及航天、汽车、机床装备等行业领军企业广泛合作,多次受邀国内外学术会议大会报告。美国普渡大学访问学者、重庆市青年拔尖人才、重庆大学科研拔尖人才。     

(1)科研项目

承担国家自然科学基金项目、"高档数控机床与基础制造装备"国家科技重大专项课题、国家863计划课题、国家科技支撑计划以及中国制造2025-绿色制造/智能制造项目15项;参研英国Innovation UK、英国工程与自然科学研究理事会(EPSRC)等国际合作项目2项。

(2)科研成果

发表SCI/EI检索论文50余篇;其中SCI期刊论文17 篇,《机械工程学报》等机械领域权威EI 期刊论文22篇;以第一/通讯作者,发表SCI 二区以上论文6 篇,单篇最高影响因子5.651;授权国家发明专利12 件,申请国际PCT 专利1 件;获省部级自然科学奖。

研究成果学术他引近1000次,单篇论文最高他引163 次;来自英国、美国、新西兰、意大利、日本等47 个国家300 多个研究机构的600 多名学者,并获得国际权威专家的多次正面引用评价和跟踪报道;他引论文发表在125 种国际期刊上《Renewable & Sustainable Energy Reviews》、《Applied Energy》等23 种影响因子大于3 的引用期刊。

(3)学术兼职

中英低碳制造联盟SINO-UK Low Carbon Manuf. Consortium 创建成员 (由英国工程与自然科学研究理事会EPSRC 资助组建); 中英双边“低碳制造基础研究”中方代表专家;担任机械工业绿色制造能效分析共性技术工程技术研究中心副主任;境外SCI一区期刊Energy Conversion and Management、Energy 等审稿专家;国家自然科学基金等国家及省部级科技计划项目评审专家等。

     

部分科研项目

[1]"高档数控机床与基础制造装备"国家科技重大专项课题,乘用车变速器总成高效加工与装配柔性生产线示范工程。

[2] 国家工业转型升级(中国制造2025)专项—绿色制造系统集成项目课题,航天结构件制造全流程绿色关键工艺创新与集成应用。

[3] “高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项课题,滚珠丝杠副高效生产线关键技术研究与应用。

[4] 国家自然科学基金面上项目课题, 面向能耗特征的螺纹绿色多刃硬态干式切削工艺性能协同机理及优化。

[5] 中国制造2025 专项—绿色制造系统集成项目课题,基于全生命周期的大型冲压装备绿色设计平台建设与应用。

[6] 国家高技术研究发展计划(863 计划)课题,机床能效与排放动态检测技术与系统研发

[7] 国家自然科学基金青年基金课题,车间制造系统多能耗特征建模及任务节能优化配置方法研究 

公开发表论文(代表作)

近5年来部分代表性论文如下:

[1] Yulin Wang, Chuanjian Zhang, Yan He*, Lijia Tao, Hutian Feng. Development and evaluation of non-contact automatic tool setting method for grinding internal screw threads. International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2018,doi/10.1007/s00170-018-2258-5.

[2] Wu T, Xiao F, Zhang C, He Y, Liang Z. The green capacitated multi-item lot sizing problem with parallel machines. Computers & Operations Research,2018,98:149-164.

[3] Yan He, Tao Huang, Yan Wang, Yi Nie, YuFeng Li, Yulin Wang. A New Lightweight Design Method Integrating Shape Optimization with Life Cycle Assessment for Extrusion Dies. Journal of Cleaner Production,2017,150:47-57. (IF:5.651; SCI二区)

[4] G.Y.Zhao, Z.Y.Liu, Y.He, H.J.Cao, Y.B.Guo. Energy consumption in machining: Classification, prediction, and reduction strategy. Energy, 2017,133、142-157. (IF:4.968 SCI 一区 TOP)

[5] Lijia Tao, Yulin Wang1, Yan He, Hutian Feng, Yi Ou and Xiaofeng Wang. A Numerical Method for Evaluating Effects of Installation Errors of Grinding Wheel on Rotor Profile in Screw Rotor Grinding. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2016

[6] 何彦, 王乐祥, 李育锋, 王禹林. 一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法. 机械工程学报,2016

[7] 何彦, 陈鹏文, 鄢萍, 等. 面向工件随机到达的机床节能运行方法[J]. 计算机集成制造系统, 2016,22: 1029-1036   

[8] Yan He, Yufeng Li, Tao Wu, John W. Sutherland. An energy-responsive optimization method for machine tool selection and operation sequence in flexible machining job shops. Journal of Cleaner Production, 2015, 87:245-254. (SCI: 000347493700027) (IF:5.651; SCI二区)

[9] Yan He, Tao Wu, Canrong Zhang, et al. An improved MIP heuristic for the intermodal hub location problem. Omega, 2015 (IF:4.311;SCI 一区)

[10] Li, Y., He, Y., Wang, Y., Wang, Y., Yan, P., Lin, S.  A modeling method for hybrid energy behaviors in flexible machining systems. Energy.2015, 86, 164-174. (SCI: 000356986300016, EI:20152100875424;(IF:4.968 SCI 一区 TOP)

[11] Wang Y, He Y, Li Y, et al. An analysis framework for characterization of electrical power data in machining[J]. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 2015, 16(13): 2717-2723

[12] Liang Z,He Y,Wu T;Zhang C. An informative column generation and decomposition method for a production planning and facility location problem. International Journal of Production Economics,2015,170:88-96.

[13] 何彦, 林申龙, 王禹林等. 数控机床多能量源的动态能耗建模与仿真方法.机械工程学报,2015.

[14] Chen C, Wang Y*,Ou H, He Y, Tang X. A review on remanufacture of dies and moulds. Journal of Cleaner Production,2014,64:13-23.

[15] Li Y, He Y, Wang Y, et al. A framework for characterising energy consumption of machining manufacturing systems. International Journal of Production Research, 2014, 52(2):314-325. (SCI: 000329487600008)