导师简介——范玉千
2009年6月,毕业于哈尔滨工程大学通信工程专业获工学学士
2011年6月,毕业于武汉大学电子与通信工程专业获工学硕士
2019年12月,毕业于中山大学力学(智能交通工程)专业获工学博士
2022年5月,中山大学计算机科学与技术博士后流动站出站(博士后)
一、从事专业及研究方向:
从事专业:计算机科学与技术、智能物联网、人工智能、电子信息
主要研究方向:新能源汽车动力电源系统智能控制与优化设计;锂电池热管理与热安全;锂离子电池电量估计、寿命预测、健康状态评估等深度学习在新能源汽车领域的应用。
二、工作经历:
2022.06 - 至今,河南科技学院,校聘教授
2022.02 - 至今,东莞中山大学新能源汽车研究中心,副主任/研究员
2014.01 - 2016.07,河南电池研究院有限公司
2011.07 - 2013.12,中兴通讯
三、科研成果:
(一)承担主要课题:
1.主持河南科技学院高层次人才引育计划项目“锂离子电池全生命周期安全衰退性能评估模型研究”(2022.06-2025.06),在研,30万
2.主持企业委托横向项目“基于深度学习的锂电池健康状态在线预测技术研发”(2023.07-2023.11),在研,10万
3.主持企业委托横向项目“新能源汽车动力电池系统模拟系统研发”(2022.08
-2023.07),结题,6万
4. 主持2023年广东省重大专项项目课题“ 全寿命周期电池系统性能测试及无线电池管理系统开发”(2023.01-2025.12),在研
5. 主持企业委托横向项目“动力电池及系统应用”(2020.07-2021.06),结题,18万
6. 参与深圳市自然科学基金项目“动力锂电池正反脉冲快速充电策略实时优化”(2022.03-今),在研
7. 参与广东省自然科学基金项目“基于梯级利用的退役锂电池热失控行为及在线监测预警技术”(2021.01-2023.01),结题
8. 参与2019年广东省重大专项项目“高性能电动汽车动力系统总成关键技术”(2019.01-2021.12),结题
9. 参与2017年广东省重大专项项目“高比能高镍三元锂离子动力电池系统研发及产业化”(2017.03-2020.02),结题
10. 参与2016年广东省重大专项项目“轻量化、高安全的结构化动力电池系统的研发与产业化”(2016.01-2018.12),结题
(二)近年发表的主要论文:
[1] Y. Fan, Y. Bao, C. Ling, Y. Chu, X. Tan*, S. Yang*. Experimental study on the thermal management performance of air cooling for high energy density cylindrical lithium-ion batteries[J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 155:96-109.
(第一作者,中科院大类2区TOP,影响因子: 5.295,ESI高被引论文)
[2] Y. Fan, P. Lyu, D. Zhan, K. Ouyang, X. Tan*, J. Li. Surrogate Model-based Multi-objective Design Optimization for Air-cooled Battery Thermal Management Systems[J]. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 2022, 16(1):1031-1047.
(第一作者,中科院大类1区TOP,影响因子: 8.3914)
[3] Y. Fan, H. Wang, Y, Zheng, J, Zhao, H. Wu, K. Wang, S. Yang, X. Tan*. A novel state-of-health estimation method for fast charging lithium-ion batteriesbased on an adversarial encoder network[J]. Journal of Energy Storage, 2023, 63:107087.
(第一作者,中科院大类2区,影响因子: 8.9071)
[4] Y. Fan, D. Zhan, X. Tan*, P. Lyu, J. Rao. Optimization of cooling strategies for an electric vehicle in high-temperature environment[J]. Applied Thermal Engineering, 2021, 195:117088.
(第一作者,中科院大类2区TOP,影响因子: 5.295)
[5] X. Tan, D. Zhan, P. Lyu, J. Rao, Y. Fan*. Online state-of-health estimation of lithium-ion battery based on dynamic parameter identification at multi timescale and support vector regression[J]. Journal of Power Sources, 2021, 484:229233.
(通讯作者,中科院大类1区TOP,影响因子: 9.127)
[6] H. Wang, J. Li, X. Liu, J. Rao, Y. Fan,*, X. Tan. Online state of health estimation for lithium-ion batteries based on a dual self-attention multivariate time series prediction network[J]. Energy Reports, 2022, 8:8953-8964.
(通讯作者,中科院大类2区,影响因子: 6.870)
[7] X. Tan, P. Lyu, Y. Fan*, D. Zhan, J. Rao, K. Ouyang. Numerical investigation of the direct liquid cooling of a fast-charging lithium-ion battery pack in hydrofluoroether[J]. Applied Thermal Engineering, 2021, 196:117279.
(通讯作者,中科院大类2区TOP,影响因子: 5.295)
[8] X. Tan, H. Zhuang, X. Song, H. Wang, Y. Fan*. A novel intelligent health prediction method for lithium-ion batteries within a variable voltage range[J]. International Journal of Energy Research. 2022, 46(15): 20985- 21000.
(通讯作者,中科院大类2区TOP,影响因子: 4.672)
[9] X. Tan, X. Liu, H. Wang, Y. Fan*, G. Feng. Intelligent online health estimation for lithium-ion batteries based on a parallel attention network combining multivariate time series[J]. Frontiers in Energy Research, 2022, 10:844985.
(通讯作者,中科院大类3区,影响因子: 4.008)
[10] Y. Bao, Y. Fan, Y. Chu, C. Ling, X. Tan*, S. Yang. Experimental and numerical study on the thermal and energy management of a fast charging lithium-ion battery pack with air cooling[J]. Journal of Energy Engineering, 2019, 145(6):04019030.
[11] K. Ouyang, Y. Fan, M. Yazdi, W. Peng*. Data-driven Based Internal Temperature Estimation for Lithium-ion Battery Under Variant SoC via Electrochemcal Impedance Spectroscopy. Energy Technology, 2022, 10(3):2100910.
[12] S.Yang, C. Ling, Y. Fan, Y. Yang, X. Tan*, Hongyu Dong. A review of lithium-ion battery thermal management system strategies and the evaluate criteria. International Journal of Electrochemical Science, 2019, 14:6077-6107.
[13] X. Tan, J. Qiu, J. Li*, Y. Fan, J. Liu. Lithium Plating as Limiting Phenomena for Estimating Safety during Lithium-Ion Battery Charging. International Journal of Electrochemical Science, 2020, 15:9233-9244.
[14] X. Tan, Y. Tan, D. Zhan, Z.Yu, Y. Fan, J. Qiu, J. Li*. Real-Time State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries Based on the Equivalent Internal Resistance. IEEE Access, 2020, 8:56811-56822.
(三)近年申请的发明专利:
[1] 排名第1,已授权,一种应用于电动汽车动力总成的新型热管理装置(202010885353.X)
[2] 排名第1,已授权,一种基于动态参数识别的电池健康状态估算方法(202011116879.8)
[3] 排名第1,已授权,一种动力电池主动热管理系统及控制方法(202011285697.3)
[4] 排名第1,已授权,一种基于集成学习的锂电池析锂状态在线监控方法(202211381818.3)
[5] 排名第1,已授权,一种用于锂电池健康状态估算的预测网络的建模方法(202310565003.9)
[6] 排名第1,已授权,一种基于对抗编码器网络的锂离子电池健康状态估计方法(202310565004.3)
[7] 排名第1,已公开,基于动态规划的锂电池无析锂快速充电方法及系统(202210175682.4)
[8] 排名第1,已公开,在不完全电压范围内的锂离子电池智能健康状态预测方法(202310565007.7)
[9] 排名第3,已公开,一种浸没式冷却电池热管理性能的实验研究系统及方法(202210015696.X)
[10] 排名第3,已公开,一种基于电化学阻抗谱的退役电池快速分选方法(202111591662.7)
[11] 排名第3,已授权,一种基于贝叶斯神经网络的锂电池温度估计方法及系统(202110684729.5)
[12] 排名第3,已公开,一种空气冷却圆柱形锂离子电池热管理性能的实验研究系统及方法(201911265220.6)
[13] 排名第3,已公开,一种用于风冷电池包主动散热系统的装置及方法(201911293571.8)
[14] 排名第3,已授权,一种基于支持向量回归的锂离子电池容量在线估计方法(201910435035.0)
[15] 排名第3,已授权,一种无线控制的电池组模拟发热系统及其控制方法(201810021396.6)
[16] 排名第3,已授权,一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法(201810612307.5)
[17] 排名第3,已授权,用于电池热管理测试的可编程模拟发热装置及其控制方法(201611233589.5)
[18] 排名第4,已授权,一种锂离子电池等效内阻的实时估算方法(201910434491.3)
[19] 排名第4,已公开,一种采用复合模型预测控制器的自适应巡航控制方法(202210269154.5)
[20] 排名第5,已授权,一种基于电化学阻抗谱的氢燃料电池健康状态评估方法(202110689852.6)
(四)近年出版的学术著作:
[1] X. Tan, A. Vezzini, Y. Fan, N. Khare, Y. Xu, L. Wei. Battery Management System and its Applications (ISBN: 9781119154006), Wiley, 2022.(英文技术专著)
四、主讲课程:
本科生:面向对象程序设计、IT专业英语、文献检索与科技写作
研究生:科研伦理与学术规范
五、成果鉴定:
2021年7月,“锂离子动力电池系统快速仿真验证平台开发及其应用”成果(排名第三),经科技成果鉴定为国内领先水平,部分指标国际先进。
六、常用邮箱:
fanyuqian@126.com
七、主要兼职:
担任Journal of Power Sources、International Journal of Energy Research、IEEE Access、Journal of Thermal Science and Engineering Applications、Journal of The Electrochemical Society、Energies、Batteries、Sustainability等国际期刊审稿人。
中国电工技术学会高级会员
中国电工技术学会电动汽车充换电系统与试验专业委员会委员
中国汽车工程学会会员
八、对所选学生的要求:
1.态度认真,品行端正,身心健康, 有强烈的上进心和责任感。
2. 有一定的编程能力,熟悉Matlab、Python等。(同等条件优先)
3. 有一定的数学(建模)基础。(同等条件优先)
4. 有一定英语阅读和写做能力。(同等条件优先)
5. 有良好的语言文字、表达和沟通交流能力;较好的逻辑思维能力。