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李盛

发布时间:2022-04-09

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  姓  名:

  李 盛


  性  别:

  

  出生年月:

  1980.12

  职  称:

  研究员

  学历学位:

  研究生/博士

  联系方式:

  lisheng@whut.edu.cn 13607125806(微信同号)

  硕士招生专业:

  信息与通信工程

  研究方向:

  面向光纤传感监测大数据的机器学习/深度学习方法结构状态监测与

评价;结构计算与数值仿真;光纤智能材料与结构。

招生要求:   阳光,自信,勤奋踏实,有团队协作精神,善于沟通,口头及文字表达能力好。

主要学术经历:

 先后于2006年和2009年在武汉理工大学,取得工学硕士和博士学位。2006年起开始在光纤传感技术国家工程实验室从事科研工作,2011年9月赴台湾财团法人中华顾问工程司进行学术交流,2017年8月至2018年7月访学美国加州大学尔湾分校。现为国家自然科学基金通讯评委,中国结构抗振控制与健康监测青年委员会会员,湖北省土木建筑学会结构加固专业委员会会员。

主要学术成果:

 曾获湖北省科技进步二等奖,中国专利优秀奖及中国冶金科学技术一等奖。授权发明专利10余项,第1作者或通信作者发表SCIEI检索论文20余篇。

主要在研项目:

国家自然科学基金面上项目:基于分布式光纤传感与深度学习的结构损伤识别技术研究(74/主持)

国家自然科学基金重点项目子项:光纤轨道智能安全监测系统集成与实现(80/主持)

企业委托横向项目:新建湖北鄂州民用机场工程智能跑道系统研究试验项目(2000/现场技术负责人)

主要代表论文:

[1] Sheng Li, Liang Jin, Yang Qiu, Mimi Zhang, Jie Wang. Signal Anomaly Detection of Bridge SHM System Based on Two-Stage Deep Convolutional Neural Networks [J]. Structural Engineering International, 2021. SCI

[2] Sheng Li, Lizhi Sun. Detectability of Bridge-Structural Damage Based on Fiber-Optic Sensing through Deep-Convolutional Neural Networks [J]. Journal of Bridge Engineering,25(4),04020012,2019. SCI

[3] Weibing Gan, Sheng Li, Zhengying Li, Lizhi Sun. Identification of Ground Intrusion in Underground Structures Based on Distributed Structural Vibration Detected by Ultra-Weak FBG Sensing Technology [J]. Sensors, 19(9):2160,2019. SCI

[4] Qiuming Nan, Sheng Li, Yiqiang Yao, Zhengying Li, Honghai Wang, Lixin Wang, Lizhi Sun. A Novel Monitoring Approach for Train Tracking and Incursion Detection in Underground Structures Based on Ultra-Weak FBG Sensing Array [J]. Sensors, 19(12):2666,2019. SCI

[5] Sheng Li, Xiang Zuo, Zhengying Li, Honghai Wang, Lizhi Sun. Combining SDAE Network with Improved DTW Algorithm for Similarity Measure of Ultra-Weak FBG Vibration Responses in Underground Structures [J]. Sensors,20(8):2179, 2020. SCI

[6] Sheng Li, Wenbin Hu. A Novel Bridge Curve Mode Measurement Technique Based on FOG [J]. Optik,126(23):4175-4178, 2015. SCI

[7] Sheng Li, Junjie Ma, Jun Hu. Rockfall Hazard Alarm Strategy Based on FBG Smart Passive Net Structure [J]. Photonic Sensors,5(1):19-23,2015. SCI

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