导师风采
陈谢祺
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个人信息

Personal Information

  • 讲师
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:城市轨道交通学院
  • 所属专业: 交通运输
  • 邮箱 : shayshe@msn.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

陈谢祺,男,19928月,工学博士,讲师。围绕轨道交通车辆故障诊断领域,从事轨道交通旋转机械故障诊断的研究与教学工作。参与多项国家级、省部级及横向科研项目,发表论文10余篇,其中SCI、EI收录论文10余篇,授权或申请专利5项。


       教育经历:
2016/09-2021/09,西南交通大学,
轨道交通运载系统全国重点实验室 ,载运工具运用工程,博士
2014/09-2015/06,英国巴斯大学,电子电气工程,硕士
2011/09-2014/06,英国巴斯大学,电子电气工程,学士

      研究工作经历:
2022/01-至今,上海工程技术大学,城市轨道交通学院车辆工程系,讲师

  • 招生方向Research Directions
载运工具故障诊断与控制
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
报考意向
招生信息
城市轨道交通学院
硕士研究生
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所学专业:
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博士
硕士
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备注:
科研项目

1.     国家重点研发计划项目: 列车智能维保服务功能设计与关键技术研究(2017YFB1201103-06, 2017.01-2020.12, 参研

2.     国家自然科学基金高铁联合基金项目: 高速列车振动与声学综合舒适性研究(No.U1934203),2020.01-2021.6, 参研

3.     科技部重大专项:列车人--环系统信息物理空间交互融合与量化评估技术,2017.01-2020.9, 主研

4.     科技部重大专项:基于全生命周期的间歇式供电列车多维参数耦合及运营优化技术,2018.01-2019.9, 参研

5.     科技部重大专项:基于大数据技术的故障预警技术研究,2018.09-2018.12, 参研

6.     国家自然科学基金重点项目:基于监测数据的高速列车服役安全性状评估的关键问题研究(6134002),2017.01-2018.6, 参研


研究成果

1.     Chen Xieqi, Shubin Zheng, Lele Peng, et al. A novel method based on shifted rank-1 reconstruction for removing EMG artifacts in ECG signals. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, 85: 104967.

2.     Chen Xieqi, Lin Jianhui, Huang Chenguang, et al. A novel method based on adaptive periodic segment matrix and singular value decomposition for removing EMG artifact in ECG signal. Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 62: 102060.

3.     Chen Xieqi, Lin Jianhui, Jin Hang, et al. The psychoacoustics annoyance research based on EEG rhythms for passengers in high-speed railway. Applied Acoustics, 2021, 171: 107575.

4.     Chen Xieqi, Lin Jianhui, Jin Hang, et al. Acoustics source identification of diesel engines based on variational mode decomposition, fast independent component analysis, and hilbert transformation. Shock and Vibration, 2021, 2021: 8832932.


学生信息
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推免人数
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招生类别
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