材料科学与工程学院-吴頔导师介绍

更新于 2025-11-15 导师主页
吴頔 副教授 硕士生导师
男
材料科学与工程学院
材料科学与工程 ,材料与化工
材料加工工程（先进连接）,先进连接与增材制造工程
wudi@sues.edu.cn

招生信息

1
材料科学与工程
2026
2
学术型硕士
2
材料科学与工程
2026
2
专业学位硕士
3
材料科学与工程
2025
3
专业学位硕士
材料加工工程（先进连接）
4
材料科学与工程
2025
1
学术型硕士
材料加工工程（先进连接）
5
材料科学与工程
2024
1
学术型硕士
材料加工工程（先进连接）
6
材料科学与工程
2024
1
专业学位硕士
材料加工工程（先进连接）
7
材料科学与工程
2023
3
专业学位硕士
材料加工工程（先进连接）
8
材料科学与工程
2023
1
学术型硕士
材料加工工程（先进连接）

    本人从事焊接技术与工程研究十多年，围绕先进焊接过程的原位在线监测及质量智能控制进行了系统、深入、长期的创新性研究。通过融合电弧物理、声学/光学理论、机器学习以及自动控制等多学科交叉知识，阐述了“工艺参数-多模态感知-熔池行为-焊接质量”的内在关联机制。构建了机理-数据融合驱动的焊接质量在线测量-评价-诊断-调控技术体系，为复杂焊接过程的在线监测及质量诊断提供理论支撑和关键技术。目前主持国家自然科学青年基金，上海市青年科技英才扬帆计划，中国博士后科学基金特别/面上资助，上海高校青年教师培养资助计划等国家/省部级项目。作为主要研究人员参与国家智能制造装备发展专项子课题，国家自然科学面上基金以及上海航天先进技术联合研究中心技术创新项目。

教育经历：
1) 2013.09-2018.03: 上海交通大学 材料加工工程 博士
2) 2010.09-2013.06：江苏科技大学 材料加工工程 硕士
3) 2006.09-2010.06:  南京工程学院 材料科学与工程 学士

工作经历：
2025.11-至今   上海工程技术大学  校聘（应用型）教授
2018.08-至今   上海工程技术大学  焊接技术与工程 副教授
2021.09-2023.04 上海交通大学     材料加工工程   博士后                              

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科研项目

  1. 国家自然科学青年基金，“基于视听觉多特征解析的VPPAW穿孔熔池动态行为机理与熔透定量评价研究”（51905333），2020.01-2022.12 ，20万，负责，结题；

  2. 上海市2024 年度“科技创新行动计划”自然科学基金，基于光- 声多模态原位监测的点环激光焊匙孔行为表征及质量定量评价（24ZR1427100），2024.10-2027.09，20万，负责，在研；

  3. 上海市闵行区大零号湾关键核心技术攻关“揭榜挂帅”项目，基于多源传感的激光焊接过程监测与管控系统，2024.05-2025.12,450万，负责，在研；

  4. 上海市AI促进科研范式改革赋能学科跃升计划专项，基于“多源感知+工艺机理”AI双驱动新范式的激光焊接质量优化控制研究，2024.12-2025.12,20万，负责，在研；

  5. 上海市“创新行动计划”青年科技英才扬帆计划，薄壁铝合金激光自熔焊熔池动态行为的智能融合和定量表征（19YF1418100），2019.01-2022.12，20万，负责，结题；

  6. 中国博士后科学基金（站中）特别资助，铝合金脉冲激光摆动焊接的能量时空耦合机理和匙孔稳定效应研究（2022T150400），2022.06-2024.05,16万，负责，结题；

  7. 中国博士后科学面上基金，基于焊工视听融合的铝合金等离子弧焊过程原位监测及质量智能诊断（2021M692039），2021.06-2023.05，负责，结题；

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研究成果

  1. Wu, D.*, Zhang, P., Shi, et al. (2025). Advancements and prospects of OCT-enabled all-process monitoring and inline quality assurance in laser keyhole welding: A critical review. Journal of Manufacturing Processes, 152, 1179-1203.

  2. Zeng, D., Wu, D.*, Zhang, P., et . (2025). Shedding light on correlation mechanism between the keyhole/melt pool behaviors and photoelectric radiation information during laser welding process. Optics & Laser Technology, 192, 113465.

  3. Zeng, D., Wu, D.*, Huang, H., et al. (2025). Online identification of laser welding penetration through multi-photoelectric decomposition-reconstruction and shifted-windows-based transformer deep learning framework. Measurement, 247, 116872.

  4. He, D., Yuan, J., Tang, D., Wu, D.*, et al. (2025). Defect intelligent detection for pipeline girth welds based on improved YOLOv5 model. Nondestructive Testing and Evaluation, 1-30.

  5. Zeng, D., Wu, D.*, Luo, Z., et al. (2024). A performance comparison of deep learning and shallow machine learning in acoustic emission monitoring of aluminium alloy pulsed laser welding. Soft Computing, 28(17), 10263-10279.

  6. Liu, Q., Wu, D.*, Wang, Q., et al. (2023). Influencing mechanism of high speed on the droplet transfer and process stability during high-power laser-arc hybrid welding. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 128(9), 4427-4442.

  7. Liu, Q., Wu, D.*, Wang, Q., et al. (2024). Progress and perspectives of joints defects of laser-arc hybrid welding: A review. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 130(1), 111-146.

  8. Wu, D.*, Chen, H., Huang, Y., et al. (2018). Online monitoring and model-free adaptive control of weld penetration in VPPAW based on extreme learning machine. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(5), 2732-2740.

  9. Wu, D.*, Zhang, P., Yu, Z., et al. (2022). Progress and perspectives of in-situ optical monitoring in laser beam welding: Sensing, characterization and modeling. Journal of Manufacturing Processes, 75, 767-791.

  10. Liu, S., Wu, D.*, Luo, Z., Zhang, P., Ye, X., & Yu, Z. (2022). Measurement of pulsed laser welding penetration based on keyhole dynamics and deep learning approach. Measurement, 111579.

  11. Wu, D.*, Huang, Y., Chen, H., et al. (2017). VPPAW penetration monitoring based on fusion of visual and acoustic signals using t-SNE and DBN model. Materials & Design, 123, 1-14.

  12. Wu, D.*, Chen, J., Liu, H., et al. (2019). Weld penetration in situ prediction from keyhole dynamic behavior under time-varying VPPAW pools via the OS-ELM model. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 104(9), 3929-3941.

  13. Wu, D.*, Huang, Y., Zhang, P., et al. (2020). Visual-acoustic penetration recognition in variable polarity plasma arc welding process using hybrid deep learning approach. IEEE Access, 8, 120417-120428.

  14. Wu, D.*, Hu, M., Huang, Y., et al. (2021). In situ monitoring and penetration prediction of plasma arc welding based on welder intelligence-enhanced deep random forest fusion. Journal of Manufacturing Processes, 66, 153-165.

  15. Wen, X., Wu, D.*, Zhang, P., et al. (2021). Influence mechanism of the keyhole behavior on penetration depth by in-situ monitoring in pulsed laser welding of aluminum alloy. Optik, 246, 167812.

  16. Wu, D.*, Chen, H., Huang, Y., et al. (2017). Monitoring of weld joint penetration during variable polarity plasma arc welding based on the keyhole characteristics and PSO-ANFIS. Journal of Materials Processing Technology, 239, 113-124.

  17. 任元昊，吴頔*，等. 高反合金激光深熔焊熔深监测的OCT算法优化研究，中国激光，2025(12).

  18. 杨方毅，吴頔*，等. 基于梯度提升回归树的光纤与半导体复合激光焊成形质量预测及优化，应用激光，2025(2).

  19. 黄宏星，吴頔*，等. 基于OCT 原位测量的可调环模激光焊飞溅定量评价，焊接学报，2024(11).

  20. 曾达，吴頔*，等. 基于光电同轴传感的极耳激光焊虚焊实时检测，焊接学报，2024(11).

  21. 董金枋，吴頔*，等. 可调环模激光焊接飞溅抑制机理及工艺优化研究，中国激光，2024(6).

  22. 罗钟毅，吴頔*，等. 基于声波时频特性和深度学习的铝合金脉冲激光焊接 熔透定量评估，中国激光，2024(4).


专利著作：
[1] 张培磊; 魏艳茹; 吴頔, 等; 一种超高硬度激光熔覆复合涂层材料及其制备方法，2021-04-30至2039-04-01, 中国，CN201910257153.7.  

[2] 刘思凯, 吴頔; 罗钟毅, 等; 基于穿孔熔池图像和深度学习的VPPAW熔透原位实时监测系统，2021-08-02, 中国，CN202110878672.2.  
[3] 张华军; 兰虎; 于治水; 吴頔, 等;一种大型起重机箱梁焊接制造的变形数字孪生优化方法，2022-03-18至2040-10-19, 中国，CN202011116988.X.  
[4] 张培磊; 谈杰; 吴頔; 一种用于T型接头激光焊接夹具，2020-1-24至2030-1-24, 中国，CN209986398U.

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学校介绍


    上海工程技术大学是一所工程技术、经济管理、艺术设计等多学科互相渗透、协调发展的全日制普通高等学校。我校现有机械工程学院、电子电气工程学院、管理学院、化学化工学院、材料工程学院、汽车工程学院、艺术设计学院、航空运输学院、服装学院、基础教学学院、社会科学教学部、体育教学部等15个院、部；上海市汽车工程实训中心、计算中心、工程实训中心、艺术设计展示中心、服装设计展示中心5个设备先进的教学实训基地；能源与环境工程研究所、激光工业技术研究所、经济研究所、化工研究所、劳动关系研究中心5个科研机构。学校坚持依托产业办学，产学研紧密结合，主动为上海经济建设发展服务的办学方向，致力于培养具有创新精神和实践能力的高素质、综合型人才，形成了具有发展潜力的办学特色。
    经过二十五年不懈努力，学校的科研、教学成果显著，办学规模逐步扩大，办学水平不断提高，教学质量稳步上升。我校的载用工具运用工程学科、服装设计与工程学科、公共艺术学科是上海市第四期重点培育学科，我校的学科建设力度不断加大，办学层次不断提高。

    随着学校整体实力不断加强，与国外高等院校的交流日益发展，我校开展了与澳大利亚、日本、德国、加拿大等著名大学进行学者互访、学术交流和合作教育等活动。先后与法国、美国、韩国等著名大学开展合作办学，现有中法合作服装设计与工程专业、中美合作机械设计制造及其自动化（汽车工程）专业、中美合作交通运输（汽车运用技术）专业、中韩合作艺术设计（多媒体设计）专业。

    根据市委、市府统一部署，学校将整体迁入松江大学园区，2003级学生全部进入松江大学园区。

    目前学校正面临新的发展机遇，全校教职工必将在市委、市政府的领导下和社会各界的关心支持下，团结一致、振奋精神、开拓进取、乘胜前进，为把上海工程技术大学建设成为一所具有时代特色、多学科的现代化大学而不懈努力！

 

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