姓    名：范世东

性    别：男

出生年月：1963.10

职    称：教授

学位/学历：博士/研究生

电子邮箱：sdfan@whut.edu.cn

学历教育：

1980.9-1984.7 武汉水运工程学院  船机制造工艺设备及自动化 本科

1987.9-1990.1 武汉水运工程学院  船机制造与修理  硕士研究生

1993.9-1996.5 大连海事大学 船机修造工程  博士研究生

工作简历：

1984.7-1987.9 武汉水运工程学院 助教

1990.1-2002.9 武汉水运工程学院/武汉交通科技大学/武汉理工大学 讲师、副教授

2002.9-2021.7 武汉理工大学能源与动力工程学院 教授

2021.7-2022.8 武汉理工大学船海与能源动力工程学院 教授

2022.8-       武汉理工大学bwin必赢 教授

研究方向：设备可靠性及运维保障、疏浚技术与装备、船机修造工艺及作业支持智能化。

主讲课程：可靠性工程、无损检测技术、设备综合管理工程学、交通运输工程概论、轮机维护与修理等。

社会兼职：担任中国航海学会理事、中国船级社技术委员会委员、中国疏浚协会疏浚行业技术专家、中国疏浚协会水库生态疏浚与资源化利用专业委员会副主任委员、中国交通教育研究会高教研究中心学术委员会委员、湖北省内燃机学会第十届理事会理事等职务。

科研项目：主持包括“绞吸式挖泥船加气输送机理及系统参数优化方法研究”“绞吸挖泥船切削系统流场建模与机理研究”“绞吸式挖泥船数字化切削系统时变模型及可视化研究”“船舶法定检验技术支持信息管理系统开发（需求分析）”“XXX油港设备运维系统研发”等国家自然科学基金、部局及企业委托项目；参与工信部“智能船舶1.0-设备运行与维护智能系统开发”“广东省船舶产业聚集区工业互联网平台试验测试环境建设”、交通运输部“三峡升船机船厢及其驱动系统状态监测技术研究”、海南省科技厅“水下智能清洗机器人的研制”等项目。

项目获奖：“绞吸式挖泥船智能作业系统理论体系与关键技术”获2021中国航海学会科技进步一等奖；“教育信息化背景下轮机工程专业创新型人才培养模式研究与实践“2017年获湖北省教学成果一等奖；“面向行业需求培养应用型创新人才的实践教学研究”2009年获国家教学成果二等奖； “船舶动力机械远程诊断系统研制及其工程应用”获2008湖北省科技进步一等奖等。

教材与著作：合著《交通运输机械针对性维修策略与应用》，大连海事大学出版社，2001.11；主编教材《轮机维护与修理》，武汉大学出版社2012.11；参编教材《船舶机械修理工艺学》，人民交通出版社，2000.4，《交通运输工具原理及运用》，清华大学出版社，2010.3；合译《21世纪制造》，清华大学出版社，2004.5，合编《现代设备维修技术》，中国计划出版社2006.06。

代表性论文：疏浚作业优化模型研究及系统实现[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版) , 2002年2期；船舶维修作业速度控制策略研究[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) , 2005年3期；A semantic approach of rule-based document retrieval for ship survey[C]. IEEE 4th International Conference onAdvanced Logistics and Transport. IEEE, 2015；基于热-结构耦合的螺旋桨无键联接可靠性研究[J].船舶工程, 2015年06期；船舶法定检验技术支持体系分析[J].船海工程, 2016, 45 (1)；Research on semantic survey-based ship machinery health management method considering ship structure and rule-based document[J]. Journal of the Balkan Tribological Association, 2016, 22 (1)；Numerical Simulation of Solid-Fluid 2-phase-flow of Cutting System for Cutter Suction Dredgers[J], Polish Maritime Research, 2018（25），S2；Research on predicting the productivity of cutter suction dredgers based on data mining with model stacked generalization[J]，Ocean Engineering，2020,217；A Novel Method with Stacking Learning of Data-Driven Soft Sensors for Mud Concentration in a Cutter Suction Dredger[J]. Sensors,2020,20(21)；轴系工艺知识建模与管理方法 船海工程, 2021.2； Operational safety evaluation of tanker cargo oil system fusing multiple task information[J] OCEAN ENGINEERING 2021.11；Leakage identification in water pipes using explainable ensemble tree model of vibration signals[J] MEASUREMENT，2022.05