黄华，男，教授，博士研究生导师。1978年8月出生，湖南长沙人。2011年毕业于同济大学，获工学博士学位。2015年在兰州石化集团中央研究院兼职通用技术中心副主任，2017年-2018年在美国佛罗里达大学访问合作研究。

目前主持国家自然科学基金1项“基于数字孪生的大、重型数控机床精度控制”，主持完成国家自然科学基金2项，“精密机床自愈机理研究”、“高速机床组合结构多尺度多变量集成设计”。主持完成省级重大科技项目“基于机器视觉的马铃薯自动切块机研发”，作为技术负责人完成省级重大科技项目“自动化花椒采摘机器人”项目。主持完成省自然科学基金1项“高速加工中心结构广义动态优化设计的关键技术研究”、省高等学校科研项目1项“复合材料机床基础件多尺度集成设计研究”。主持完成兰石集团、青海华鼎重型机床集团、星火机床集团、奥凯公司委托项目4项。作为主要研究人员参与完成 “高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项资金资助项目 “高速立、卧式加工中心”； 获得国家发明专利4项，实用新型专利5项，软件著作版权10余项。在《Proc IMechE Part B:J Engineering Manufacture》、《Journal of Mechanical Science and Technology》、《机器人》、《仪器仪表学报》、《振动与冲击》、《西安交通大学学报》、《计算机集成制造》等国内外学术期刊发表论文60余篇，被SCI/EI等收录40余篇次，出版教材《机械制造装备设计》一部。 指导学生荣获第五届中国“互联网+"大学生创新创业大赛省级金奖、银奖、校级银奖各一项，全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛校赛一等奖和省级决赛优秀奖各一项，全国大学生创新创业训练计划一项。

长期从事数控技术、数字孪生、机器视觉与深度学习方面的教学和科研工作，承担的教学工作包括本科生课程《数控技术》、《机电液控制技术》；研究生《车辆系统振动与噪声控制》。主要研究方向为智能制造、机器视觉、特种机器人技术等。学术兼职包括兰石集团中央研究院特聘科研顾问，国家自然基金通讯评议专家以及多家学术期刊审稿人等。本课题组目前主要在研项目包括国家级项目2项，省市级项目3项，企业委托项目3项。主要包括：

1. 国家自然科学基金：基于数字孪生的大、重型数控机床精度控制

2.甘肃省高档数控机床专项：FTM 大中型系列五轴车铣复合加工中心研发

3.省级重点研发项目：智能马铃薯切种机研发与示范应用项目

4.中央引导地方科技项目：大型种子方仓群结构优化设计

5.市级科技计划项目：基于数字孪生的精密切削加工误差预测理论与方法研究

6.企业委托项目：基于深度学习的大型风力机叶片自动检测系统

7.企业委托项目：基于图像识别的移动式机器人视觉导航系统

8.企业委托项目：激光智能监护仪研发

本课题组科研经费充足，欢迎有志于在智能制造、机器人、机器视觉与人工智能等方向从事学习、研究的学生报考。 　　

 联系电话：18893113118 　E-mail：hh318872@126.com

近三年部分代表性论文如下：

[1] Xudong Li, Hua Huang, Conglin Zhao, Xingyi Nie. Research on milling chatter monitoring and suppression based on IWPEE and VASS dual indicators[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, 128(7/8): 3691-3704.

[2] Liang Huang, Hua Huang, Qinwen Wang. An integrated model based prediction of machining accuracy for milling machine. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 2024;0(0):1-19.

[3] Liang Huang, Hua Huang. Improved data-driven high-order model-free adaptive iterative learning control with fast convergence for trajectory tracking systems. Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2024;0(0):1-14.

[4] Hua Huang, Weiwei Yu, Jiajing Yao, Peidong Yang. A hybrid tool wear prediction. model based on JDA. Engineering Computations. ( in press)

[5] Weiwei Yu, Hua Huang, Pengqiang Yang. Tool Wear Prediction Based on Attention Long Short-term Memory Network with Small Samples[J]. Sensors and Materials, 2023,35(7):2321–2335.

[6] Hua Huang, Yaqiong Fan, Huiyang Huang. An micro-level study on the cracking performance of encapsulation-based self-healing resin mineral composites under dynamic load based on XFEM[J]. Multidiscipline Modeling in Materials and Structures, 2023,19(5):848-875.

[7] Youtang Li, Junbo Xin, Wuqiang Li, Hua Huang. Meso-scale characterization and discrete element simulation of fiber-reinforced resin-mineral composite[J]. Computational Particle Mechanics, 2023, 10(6): 1557-1568.

[8] Wuqiang Li, Youtang Li, Junbo Xin, Hua Huang. The influence of micromechanical parameters considering the interfacial phase on effective elastic properties of microencapsulated self-healing composite[J]. Archive of Applied Mechanics, 2023, 93(3): 1035-1050.

[9] Hua Huang, Yonghe Wang, Tai Wei, Jiajing Yao, Wenhu Xue. Study of preload relaxation and optimization of wind turbine bolted connections based on the improved elastic interaction coefficient method[J]. Journal of Engineering Manufacture, 2023,237(8):1194-1206.

[10]Huiyang Huang, Hua Huang, Ruotong Wang, Yaqiong Fan. Mechanical response model with core loss of microcapsules under uniaxial compression and its parameters analysis[J]. Archive of Applied Mechanics, 2023, 93(9): 3625-3636.

[11] Wuqiang Li, Youtang Li, Junbo Xin, Hua Huang. The effect of interfacial strength on the mesoscopic damage characteristics of resin-mineral composite based on PFC3D[J]. Computational Particle Mechanics, 2023: 1-13.

[12] Haipeng Yin, Youtang Li, Hua Huang. Mesoscopic study on mechanical properties and dynamic damage characteristics of self-healing microcapsule[J]. Computational Particle Mechanics, 2023: 1-13.

[13] Hua Huang, Huiyang Huang, Runlan Guo, Qianzhi Pang. Design method for self-healing capability of resin mineral composites with microcapsule based on cohesive element[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2022, 36(11): 5455-5466.

[14] Wuqiang Li, Youtang Li, Haipeng Yin, Hua Huang. Molecular dynamics simulation on the intelligent repair behavior of microencapsulated resin matrix composites[J]. Construction and Building Materials, 2024, 411(12): 134679.

[15] 黄华, 王永和, 魏泰, 薛文虎, 姚嘉靖. 摩擦和常温蠕变对风电螺栓预紧力松弛的敏感性分析[J]. 太阳能学报, 2023, 44(01): 289-296. EI.

[16] 黄华, 支晓波, 李嘉然, 赵秋舸, 梅乐. 基于数据-模型驱动的数控机床综合误差动态预测方法[J/OL]. 计算机集成制造系统, 1-19. EI.

[17] 黄华, 姚嘉靖, 王永和, 吕延军. 基于多通道一维卷积神经网络的刀具磨损动态预测模型[J]. 振动与冲击, 2023, 42 (02): 60-67. EI.

[18] 黄华, 李嘉然, 赵秋舸, 支晓波. 基于混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新法[J]. 计算机集成制造系统, 2023, 29 (06): 1840-1851. EI.

[19] 黄华, 赵秋舸, 何再兴, 李嘉然. 基于LSTM与牛顿迭代的两轴系统轮廓误差控制[J]. 浙江大学学报(工学版), 2023, 57 (01): 10-20. EI.

[20] 黄华, 李嘉然, 李典伦. 基于数字孪生的数控机床虚实交互监控系统设计[J]. 兰州理工大学学报, 2023, 49 (01): 36-43. 北大中文核心期刊.

[21] 尉卫卫, 王广书, 黄华. 基于深度SSDAE网络的刀具磨损状态识别[J]. 振动、测试与诊断（EI录用 待发）

[22] 薛凯，黄晖阳, 黄华. 基于点云数据的增材制造模型结构优化方法[J]. 中国机械工程, 2023, 34 (20): 2482-2488. EI.

[23] 杨沛东, 黄华, 尉卫卫, 郭宝岛. 基于注意力机制改进的PSO-BiLSTM刀具磨损预测[J/OL]. 北京航空航天大学学报, 1-12. EI.

[24] 黄华, 李旭东, 赵丛林. 基于热弹性理论与温度场积分中值定理的电主轴热误差研究[J]. 仪器仪表学报, 2022, 43(08) 109-121. EI.

[25] 黄华, 薛文虎, 姚嘉靖, 王永和. 基于图论诊断法与小波包变换的数控机床进给系统故障诊断研究[J]. 振动与冲击, 2022, 41 (15): 130-137+185. EI.

[19] 黄华, 姚嘉靖, 薛文虎, 吕延军. 基于多域特征联合分布适配的刀具磨损状态识别[J]. 计算机集成制造系统, 2022, 28 (08): 2419-2429. EI.

[22] 史方青, 王虎林, 黄华. 基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究[J]. 中国农机化学报,2022,43(06): 159-165. 北大中文核心期刊.

[23] 李有堂, 汤雷武, 黄华, 吴荣荣. 基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析[J]. 兰州理工大学学报, 2022, 48 (03): 35-41. 北大中文核心期刊.

[24] 黄华, 王虎林, 王庆粉, 史方青. 一种基于行星履带轮越障与混合双吸附补偿的爬壁机器人的设计与研究[J]. 机器人, 2022, 44(04):471-483. EI.

[25] 黄华, 侯宏天, 李旭东. 虚拟观测法在球杆仪估算机床平动轴几何误差中的应用[J]. 仪器仪表学报, 2021, 42 (12): 47-55. EI.

[26] 黄华, 赵强, 王庆文, 郭润兰. “三明治”式复合结构床身连接件设计与性能研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40 (06): 912-920. CSCD.

[27] 黄华, 李典伦, 邓文强, 刘强. 混凝土数控机床支承件组合结构设计与优化研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40 (03): 394-402. CSCD.

[28] 邓文强, 李典伦. 基于灰色理论的数控机床复合结构床身优化设计及其性能分析[J]. 兰州理工大学学报, 2021, 47 (05): 53-58. 北大中文核心期刊.

[29] 王慧霞, 赵强, 黄华. 基于交叉耦合与迭代学习的伺服系统运动控制研究[J]. 机电工程, 2021, 38 (04): 440-446. 北大中文核心期刊.

[30] 黄华,邓文强, 李源. 基于空间动力学优化的机床结构件质量匹配设计[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54 (10): 2009-2017. EI.

[31] 李典伦, 黄华, 邓文强. 数控机床液体静压导轨结构的优化设计[J]. 工程设计学报, 2020, 27 (04): 448-455. CSCD.

[32] 李长城, 黄华. 考虑材料去除对薄壁工件铣削稳定的影响性研究[J]. 制造业自动化, 2020, 42(10):95-99+103. 北大中文核心期刊.

[33] 尹海鹏, 李有堂, 黄华. 基于几何形态学影响的集料建模及评价方法[J]. 西南交通大学学报,2022, 57 (06): 1184-1192. EI.

[34]李辉, 黄华, 黄晖阳. 基于扩展有限元方法的自愈微胶囊和基体力学性能适配的研究[J/OL]. 材料导报, 1-17. EI.

[35] 李武强, 李有堂, 辛军博, 黄华. 微胶囊型智能自愈复合材料的研究进展[J]. 高分子材料科学与工程, 2023, 39 (12): 157-165. EI.

[36] 尹海鹏, 李有堂, 李武强, 黄华. 机床基础件用颗粒增强树脂基自愈复合材料研究进展[J]. 高分子材料科学与工程, 2023, 39 (08): 156-164. EI.

       [37] 黄华, 黄晖阳, 李辉, 王若彤. 基于分子动力学和扩展有限元的金属微胶囊破裂性研究[J]. 复合材    料学报,2023, 40 (12): 6934-6944. EI.

       [38] 尹海鹏, 李有堂, 李武强, 黄华. 集料几何学特性对PRMC抗压强度和损伤过程的影响[J/OL]. 工程

    力学, 1-11. EI.

       [39] 范雅琼, 王广书, 史方青, 黄华. 基于PFC~(3D)的机床床身用树脂矿物复合材料损伤性能细观研 

    究[J]. 复合材料学报, 2022,39(02):834-844. EI.

       [40] 史方青，黄晖阳，王广书，黄华.  基于改进蚁群算法的机器人内螺旋完全遍历路径规划研究.      哈尔滨工程大学学报 （2023, EI录用 待发）

       [41] 聂兴毅，黄华，李旭东，赵丛林，吴亚东.基于改进的小波包能量熵和阈值自适应的切削颤振

    在线监测. 仪器仪表学报（2024, EI录用 待发）