超声无损检测、智能传感器与结构健康监测、超声传播与成像
个人简介
副教授/博士，主要研究方向为无损检测，智能传感器与结构健康监测，导波成像技术等。获得2022年中国声学学会青年人才托举工程，2020年声学学会优秀博士论文提名奖，主持或参与多项国家级项目，发表学术论文30余篇。
教育简历
2014.9-2019.7 中国科学院大学声学研究所 理学博士
2010.9-2014.6 昆明理工大学材料科学与工程学院 学士
工作履历
2019.7—至今 北京工业大学
学术兼职
检测声学学会委员、声学学会会员
课程教学
本科生教学：传感与测试技术、传感与测试技术课程设计、智能传感材料与结构
研究生教学：有限元方法在无损检测中的应用
科研项目
(1) 国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目, 12004018, 金属板中疲劳裂纹的兰姆波逆时偏移成像方法研究,2021-01-01 至 2023-12-31,24万元,在研,主持
(2) 国家自然科学基金委员会,重点项目, 52235012, 大厚度构件沿厚度方向残余应力梯度超声表面波偏振层析检测方法, 2023-01-01 至 2027-12-31, 269万元, 在研,参与
(3) 国家自然科学基金委员会,面上项目, 12274012, 基于局部谐振的蜂窝夹层结构弱粘接缺陷空气耦合非线性超声检测方法, 2023-01-01 至 2026-12-31, 55万元,在研,参与
(4) 国家自然科学基金委员会,面上项目, 12272015, 兆瓦级风机主轴轴承接触载荷声弹性监测技术,2023-01-01 至 2026-12-31, 55万元,在研,参与
(5) 中国博士后科学基金面上项目, 2019M660372,液层负载薄板裂纹Lamb波逆时偏移成像及其散射机理研究,2019-09 至 2022-04,8万元,结题,主持
荣誉和获奖
(1) 2022北京市优秀毕业设计指导教师,北京市
(2) 中国声学学会2022-2024青年人才托举工程, 中国声学学会
(3) 2020年优秀博士学位论文提名奖 《时间反转和逆时偏移混合法用于分层介质中目标检测定位和薄板中裂纹弯曲波成像》,中国声学学会
(4) 中国商业联合会科学技术二等奖-电解电容器用高纯度电子铝箔一体化制造技术研发与产业化, 中国商业联合会,2022，高翔(2/11)
代表性研究成果
[1] Xiang Gao; Ye Tian; Jingpin Jiao; Chenxu Li; Jie Gao; Non-destructive measurements of thickness and elastic constants of plate structures based on Lamb waves and particle swarm optimization, Measurement, 2022, 204(111981)
[2] Xiang Gao; Ye Tian; Jingpin Jiao; Jie Gao; Chenxu Li ; An accurate measurement method of lamb wave phase velocity based on clustering algorithms, Measurement, 2022, 195(111178)
[3] Xiang Gao; Xiafei Li; Hongjuan Yang; Jingpin Jiao; Chenghao Wang ; Target-detection andlocalization in multilayered media through mixed TR-RTM method, Inverse Problems in Science and Engineering, 2021, 29(12): 1811-1820
[4] Xiang Gao; Jian Li; Jun Ma; JunHong Lii; FangFang Shi,; Wen Wang; ChengHao Wang Experimental investigation of the detection and location of a target in layered media by using the TR–RTM mixed method, SCIENCE CHINA Physics, Mechanics & Astronomy, 2019.春季, 62(3):034311
[5] Yuncheng Zhang; Xiang Gao; Jiawei Zhang; Jingpin Jiao; An Ultrasonic Reverse Time Migration Imaging Method Based on Higher-Order Singular Value Decomposition, Sensors, 2022,22(7): 2534
