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师资队伍

白硕

 发布时间:2023-09-12



  姓    名:白 硕

  性    别:

  出生年月:1990年6月

  职  称:讲师

  学  历:博 士

  学  位:工学博士

  邮  箱:shuobai@whut.edu.cn

    

    个人简历:

  2009.09~ 2014.06  华北水利水电大学 水利水电工程  工学学士

  2014.09~ 2017.06  华北水利水电大学 水工结构工程  工学硕士

  2017.09~ 2021.01  天津大学         水工结构工程  工学博士

  2021.09~ 至今     武汉理工大学     365体育投注网址亚洲 工管系  


  主要研究方向:

   1、土木、水利与建筑工程数据深度挖掘与智能分析

  2、土木、水利与建筑工程智能建造和管理信息化


  参与的代表性科研项目:

  1、国家优秀青年科学基金(51622904),水利工程仿真建模与分析,2017.1-2019.12,参与;

  2、天津市杰出青年科学基金(17JCJQJC44000),水利工程地质大数据深度挖掘与安全分析研究,2017.10-2020.9,参与;

  3、中交天津港航勘察设计研究院有限公司委托项目,疏浚工程勘察设计阶段BIM协同系统研发,2017.8-2018.7,参与。


  主要成果简述:

主要从事土木、水利与建筑工程数字化施工与管理信息化以及工程数据深度挖掘与智能分析方面的研究工作,包括盾构机施工数据挖掘与智能决策、大型疏浚挖泥船施工数据深度挖掘与智能分析、深地工程空间开发利用与智能健康监测、路桥工程BIM可视化分析研发、水工结构工程建模与设计协同数智化分析等方面的研究。近年来,先后参与多项国家级、省部级以及企业委托的纵向和横向项目,发表学术论文十余篇,其中SCI收录6篇。


 代表性论文:

     1.Bai Shuo, Li Ming-Chao, Kong Rui, et al. Data mining approach to construction productivity prediction for cutter suction dredgers, Automation in Construction, 2019. 105: 102833.

(SCI一区,IF=7.7, Top期刊, 10.1016/j.autcon.2019.102833)

     2.Bai Shuo, Li Ming-Chao, Song Lingguang, et al.Productivity analysis of trailing suction hopper dredgers using stacking strategy, Automation in Construction, 2021. 122: 103470.

(SCI一区,IF=7.7, Top期刊, 10.1016/j.autcon.2020.103470)

     3.Bai Shuo, Li Ming-Chao, Song Lingguang. Developing a common library of prefabricated structure components through graphic media mapping to improve design efficiency. ASCE-Journal of Construction Engineering and Management, 2021. 147(1): 04020156.

(SCI一区,IF=3.951,工程管理领域Top期刊, 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001954)

     4.Bai Shuo, Li Ming-Chao, Lu Qiaorong. Global time optimization method for dredging construction cycles of trailing suction hopper dredger based on grey system model. ASCE-Journal of Construction Engineering and Management, 2022.

(SCI一区,IF=3.951,工程管理领域Top期刊, 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002239)

     5.Bai Shuo, Li Ming-Chao, Lu Qiaorong, et al. A new measuring method of dredging concentration based on hybrid ensemble deep learning technique. Measurement, 2021:110423. (SCI一区,IF=3.9, 10.1016/j.measurement.2021.110423)

     6.Li Ming-Chao, Lu Qiaorong, Bai Shuo, et al. Digital twin-driven virtual sensor approach for safe construction operations of trailing suction hopper dredger.

Automation in Construction, 2021. 122: 103470.(SCI一区,IF=7.7, Top期刊)

     7.李明超,白 硕,孔 锐,任秋兵,韩 帅.田会静.工程尺度地质结构三维参数化建模方法[J].岩石力学与工程学报, 2020, 39(S1): 2848-2858.(EI,学院认定高水平期刊)





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