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智能制造装备与技术全国重点实验室
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黄涛
副教授
电 话
邮 箱
tao.huang@hust.edu.cn
办公地点
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个人介绍
黄涛（Huang Tao，Associate Professor），男，副教授，湖北省杰青，武汉英才领军人才。南京航空航天大学本科（2010年），华中科技大学-澳大利亚纽卡斯尔大学联合培养博士（2017年）。研究方向为复杂结构数字化/智能化制造、机器人加工及工业软件等，主持国家自然科学基金、科技部重点研发计划子课题等纵向项目8项，研究成果应用于新一代航发叶盘叶片等复杂构件高效高精加工，在权威期刊J. Manuf. Sci. E.-T. ASME、IEEE/ASME TMech.等发表论文五十余篇，获湖北省科技进步奖一等奖、中国航发集团科学技术奖等。
研究方向
数字化/智能化制造、机器人加工技术、工业软件 毕业生主要去向：中国航天科工、中国航发、华为、大疆、迈瑞、字节跳动等
开设课程
本科生课程：《机器人学》
科研项目
[1] 湖北省自然科学基金杰出青年项目，复杂构件高性能加工数字孪生关键技术研究，2025.3-2028.2，主持 [2] 中国航发集团产学研合作项目，面向复杂典型零件的数控加工高效仿真、分析与优化技术研究及工业软件开发，2025.1-2026.12，主持 [3] 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司，叶片**仿真技术研究，2024.6-2025.12，主持 [4] 国家自然科学基金重大研究计划集成项目，整体叶盘加工形性状态在线监测及一致性控制基础研究，2024.1-2026.12，参与 [5] 国家自然科学基金重大研究计划重点项目，基于原位感知技术的航空发动机关键零件加工表面完整性调控研究，2022.1-2025.12，参与 [6] 国防科工局工业软件项目, 复杂**仿真软件子项，2021.1-2024.12，主持 [7] 国家自然科学基金面上项目，超长叶片加工的变形智能反馈与工艺自适应调控，2021.1-2024.12，主持 [8] 国家重点研发计划子课题，航发叶片和轴承基体组织性能电磁复合场靶向强化技术，2020.12-2025.12，主持 [9] 国家自然科学基金青年项目，基于博弈论的弱刚性零件多机器人协同加工策略研究，2018.1-2020.12，主持
论文专着与专利
[1] X. Dai, ZT. Cao, T. Huang, XM. Zhang and H. Ding, A framework for parameters planning in hybrid milling of flexible blades, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transaction of the ASME, 147(6):061008, 2025. [2] C. Sun, T. Huang, D. Shi, XM. Zhang and H. Ding, Non-rigid registration in the reconstruction of damaged blades via regularized Gaussian fields, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2025. [3] Y. Zhang, L. Peng, Y. Ye, Y. Chi, L. Gao, X. Zha, T. Huang, Y. Zhang, H. Ding and C. Ye, Exploring the strengthening mechanisms of additive manufactured metals treated by ultrasonic nanocrystal surface modification, International Journal of Fatigue, 190:108609, 2025. [4] ZT. Cao, WH. Xu, T. Huang, Y. Lv, XM. Zhang and H. Ding, An efficient surrogate model for prediction of stress released distortion in large blade machining, Journal of Manufacturing Processes, 132:544-557, 2024. [5] DM. Shi, T. Huang, XM. Zhang and H. Ding, Superresolution Restoration of Cutting Forces in Thin-Walled Milling With a Diffusion Model, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2024. [6] C. Tang, D. Zhang, F. Wang, F. Yin, D. Qian, K. Li, Z. Cai, T. Huang, X. Zhang, J. Wang, C. Ye and H. Ding, Effects of magnetic intensity on the machining quality and tool damage in nickel-based superalloys subjected to magnetic-assisted cutting, Journal of Materials Processing Technology, 331:118494, 2024. [7] SL. Ma, T. Huang, Y. Yan, XM. Zhang, H. Ding and M. Wiercigroch, Bifurcation analysis of thin-walled structures trimming process with state-dependent time delay, International Journal of Mechanical Sciences, 271:109159, 2024. [8] ZT. Cao, T. Huang, HZ. Zhang, BC. Wu, XM. Zhang and H. Ding. A deep learning model for online prediction of in-process dynamic characteristics of thin-walled complex blade machining. Journal of Intelligent Manufacturing, 2024. [9] DM. Shi, T. Huang, XM. Zhang, and H. Ding. Online Monitoring Dynamic Characteristics in Thin-Walled Structure Milling: A Physics-Constrained Bayesian Updating Approach, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 28(6):3422-3433, 2023. [10] X. Li, JY. Zhao, YX. Ye, ZH. Xu, G. Liu, XK. Luo, X. Wang, YL. Dong, T. Huang, C. Ye and H. Ding, Multi-objective optimization of laser shock peening based on an analytical model, International Journal of Fatigue, 172: 107640, 2023. [11] SL. Ma, T. Huang, XM. Zhang, M. Wiercigroch, D. Chen and H. Ding. Effect of state-dependent time delay on dynamics of trimming of thin-walled structures, International Journal of Mechanical Sciences, 233,107651, 2022. [12] XF Li, T. Huang, H. Zhao, XM. Zhang, SJ. Yan, X. Dai and H. Ding. A review of recent advances in machining techniques of complex surfaces. Science China Technological Sciences. 65: 1915-1939, 2022. [13] DM. Shi, T. Huang, XM. Zhang, and H. Ding, An explicit coupling model for accurate prediction of force-induced deflection in thin-walled workpiece milling. Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transaction of the ASME, 144(8):081005, 2022. [14] T. Huang, L. Cao, XM. Zhang and H. Ding. Necessary discrete condition for error control of time-domain methods in milling stability prediction. Nonlinear Dynamics, 104,3771-3780, 2021. [15] L. Cao, T. Huang, DM. Shi, XM. Zhang and H. Ding. Active Chatter Suppression in Low Immersion Intermittent Milling Process, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transaction of the ASME, 142(10):101005, 2020. [16] T. Huang, L. Zhu, Z. Chen, S. Du and H. Ding. Robust active chatter control in milling processes with variable pitch cutters. Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transaction of the ASME, 140(10):101005, 2018. [17] T. Huang, XM. Zhang, J. Leopold and H. Ding. Tool orientation planning in milling with process dynamic constraints: a minimax optimization approach, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transaction of the ASME, 140(11):111002, 2018. [18] T. Huang, XM. Zhang and H. Ding. A novel approach with smallest transition matrix for milling stability prediction. Nonlinear Dynamics, 90(1):95-104, 2017. [19] T. Huang, Z. Chen, HT. Zhang and H. Ding. Active control of an active magnetic bearings supported spindle for chatter suppression in milling process. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Transaction of the ASME, 137(11):111003, 2015. [20] T. Huang, XM. Zhang, X. Zhang and H. Ding. An efficient linear approximation of acceleration method for milling stability prediction. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 74:56-64, 2013. [21] T. Huang, XM. Zhang and H. Ding. Decoupled chip thickness calculation model for cutting force prediction in five-axis ball-end milling. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 69:1203-1217, 2013.
荣誉获奖
[1] 湖北省杰出青年基金，2025年 [2] 武汉英才领军人才，2024年 [3] 湖北省科技进步奖一等奖（2/12），2023年 [4] 中国航发集团科学技术奖二等奖（7/15），2022年 [5] 华中科技大学教学竞赛二等奖，2021年 [6] 华中科技大学优秀教师班主任，2020年
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