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主要个人简介

谢丽萍，女，武汉理工大学车辆工程专业博士，福建省高层次C类引进人才，现为tyc1286太阳成集团机械工程及自动化学院校聘副研究员，硕士生导师，主要研究方向为汽车噪声与振动控制与人因声振工程等。近年来，以第一作者或通讯作者在Mechanical Systems and Signal Processing、Energy、Applied Acoustics、Journal of Bionic Engineering等国际权威期刊和会议上发表SCI/EI论文20余篇，授权发明专利10余项，软件著作权2项。参与多项国家自然科学基金与企业委托项目，主持tyc1286太阳成集团引进人员科研启动项目。担任《Energy》、《Apply acoustic》、《Journal of Mechanical Science and Technology》、《Frontiers in Neuroscience》等国际权威期刊特约审稿人。

教育工作经历

2024/01-至今，tyc1286太阳成集团 机械工程及自动化学院 校聘副研究员

2023/05-2023/12，tyc1286太阳成集团 机械工程及自动化学院 讲师

2021/09-2022/08，英国伯明翰大学，机械工程学院及机械工程专业，Sponsored Researcher

2017/09-2022/12，武汉理工大学，汽车工程学院车辆工程专业，硕士、博士

2013/09-2017/06，海南大学，机电工程学院车辆工程专业，学士

获奖情况

2024年 荣获福建省C类高层次人才（引进人才）

2023年 荣获中国汽车工程学会首届全国博士生学术论坛优秀博士论文报告

2022年 荣获武汉理工大学机电和车辆工程学部博士研究生国家奖学金

2021年 荣获“新能源与智能汽车关键技术国际领军人才培养”国家留学奖学金

2020年 荣获湖北省“云说新科技”科普大赛三等奖

研究方向

1．汽车噪声与振动控制、NVH主客观评价研究

2．新能源汽车关键技术研发

3．人因声振工程

主要科研项目（近五年）

(1)tyc1286太阳成集团,tyc1286太阳成集团引进人员科研启动项目, 511276,兼容复杂声环境的电动车车内声音智能增强技术研究, 2023-09-至今, 15万元,在研,主持

(2)国家自然科学基金委员会,面上项目, 52175111,融合声品质脑认知规律的汽车主动声音设计研究, 2022-01-01至今, 58万元,在研,参加

(3)广州汽车集团股份有限公司,校企合作, GACRND-2023-JS0841, XF8-NV-3课题主动发声算法开发及迁移验证, 2023-11-至今, 130万元,在研,参与

(4)东风汽车集团股份有限公司,校企项目, 20192h0248,汽车车内主动声音设计技术联合开发, 2019-11至2021-06, 83万元,已结题,参加

(6)徐州徐工挖掘机械有限公司,校企项目, 20192h0058,小型液压挖掘机振动与噪声性能优化, 2019-03至2020-12, 51.8万元,已结题,参加

(6)东风汽车集团股份有限公司,校企项目, 20182h0128,发动机燃烧噪声分离技术研究, 2018-09至2020-12, 35万元,已结题,参加

代表性成果（近五年）

期刊论文（部分）：

[1] Battery longevity-conscious energy management predictive control strategy optimized by using deep reinforcement learning algorithm for a fuel cell hybrid electric vehicle[J]. Energy, 2024, 286: 129344.

[2]. Performance prediction and optimization of annular thermoelectric generators based on a comprehensive surrogate model[J]. Energy, 2023: 130195.

[3] A computationally efficient feedforward time–frequency-domain hybrid active sound profiling algorithm for vehicle interior noise[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023, 194: 110279. (SCI)

[4] The Evaluation of Automobile Interior Acceleration Sound Fused with Physiological Signal Using a Hybrid Deep Neural Network [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 184: 109675. (SCI)

[5] Studying critical frequency bands and channels for EEG-based automobile sound recognition with machine learning[J]. Applied Acoustics, 2022, 185: 108389. (SCI)

[6] An Innovation of Evaluation and Design of Vehicle Acceleration Sound Based on EEG Signals[J]. Journal of Bionic Engineering, 2024: 1-18.（SCI）

[7] The objective quantification of door closing sound quality based on multidimensional subjective perception attributes [J]. Applied Acoustics, 2022, 192: 108748. (SCI)

专利与软著（部分）：

[1]一种组合声源噪声信号的修正方法CN201910211799.1 [P]

[2]一种基于缸压信号的汽车声音合成方法及装置CN202011539750.8 [P]

[3]一种声音粒子合成方法及装置CN202010549930.8 [P]

[4]一种基于虚拟驾驶台架的声品质自适应设计方法与装置202110702863.3 [P]

[5]基于多频率谐波叠加算法的汽车主动声音设计软件. 2022SR0695527

[6]基于表情识别的汽车发动机模拟音设计软件. 2022SR0695528

社会兼职：

担任《Apply acoustic》、《Journal of Mechanical Science and Technology》、《Frontiers in Neuroscience》等期刊审稿人。

研究生招生说明

热忱欢迎有志于汽车噪声与振动控制、电动汽车车内外智能噪声控制、人因声振工程、脑科学与汽车噪声控制交叉学科的本科生、硕士生及博士生加入团队。团队以学生能力培养为根本出发点，面向企业需求开展汽车相关前沿技术和工程应用研究。