【人物简介】

陈渊，男，1975年10月生，工学博士，副教授。主要研究方向为超声无损检侧与评价、智能检测与控制。目前主要从事超声无损检测与评价、信号处理与模式识别等方面的科研工作。主持陕西省教育厅科研计划项目1项、西安科技大学培育基金项目1项，参与国家自然科学基金、教育部和陕西省科技厅及企业合作项目等10余项；发表学术论文20余篇，其中被SCI、EI收录10余篇。指导学生参加“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛，获得省级“特等奖”和全国“三等奖”，被教育部等单位授予“全国优秀指导教师”荣誉称号。

【研究方向】

超声无损检侧与评价、智能检测与控制

【研究成果】

【科研项目】

(1)主持陕西省教育厅科学研究计划项目：“煤矿液压支架缸体环焊缝缺陷超声检测关键技术研究”； (2)参与国家自然科学基金：“煤矿机械关键零部件缺陷超声信号提取与智能识别研究”； (3)主持西安科技大学培育基金：“液压支架缸体环焊缝缺陷超声自动检测实验系统的研制”。

【论文著作】

(1)Chen Yuan, Ma Hongwei, Zhang Guangming. A support vector machine approach for classification of welding defects from ultrasonic signals. Nondestructive Testing and Evaluation, 2014, 29(3): 243-254. (SCI、EI收录) (2)Chen Yuan, Ma Hongwei. Study on Ultrasonic Imaging Testing Technique of Angle Probe for Girth Weld of Hydraulic Cylinder Used in Coal Mine. 2009 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation(ICMTMA 2009), Zhangjiajie, Apr. 11-12, 2009. (EI收录) (3)Chen Yuan, Ma Hongwei. Signal De-noising in Ultrasonic Testing Based on Stationary Wavelet Transform. 2009 WRI Global Congress on Intelligent Systems(GCIS 2009), Xiamen, May 19-21, 2009. (EI收录) (4)Chen Yuan, Ma Hongwei. Application of artificial neural network to flaw classification in ultrasonic testing. Advanced Materials Research, 2011, (328-330): 1876-1880. (EI收录) (5)Chen Yuan, Ma Hongwei. Automatic Classification of Welding Flaws in Ultrasonic Testing Using the Layer Multi-class Classifier based on ν-SVM. Advanced Materials Research, 2012, (490-495): 3215-3220. (EI收录) (6)陈渊. 基于小波包和概率神经网络的焊接缺陷识别. 仪表技术与传感器, 2010 (8): 89-92. (7)陈渊. 基于改进阈值函数的提升小波变换超声信号去噪研究. 组合机床与自动化加工技术, 2010(9): 48-51. (8)陈渊, 马宏伟．煤矿液压缸环焊缝缺陷超声成像检测系统的研制. 无损检测, 2009, 31(9): 715-718. (9)陈渊, 马宏伟. 基于粒子群优化支持向量机的焊接缺陷分类. 仪表技术与传感器, 2013(4): 81-83. (10)陈渊, 马宏伟. 基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化. 组合机床与自动化加工技术. 2013(11): 41-43.