韩凤磊

主要从事人工智能在船舶与海洋工程领域的应用技术研究，承担工信部重点重大项目2项，参与科技部重点研发项目2项，承担其他项目多项，获得省级科学技术进步奖2项。出版专著《人工智能与船海工程》，发表SCI论文20余篇，《Ocean Engineering》,《Automation in Construction》等期刊审稿人。担任“船舶力学”期刊委员会人工智能组委员，工信部船舶工业软件专项指南论证专家组秘书。作为第一指导教师获大学生超一流创新创业比赛国家级银奖1项，国家级铜奖3项，省级金奖多项，其他类创新创业比赛奖项数十项。

2012.9–2016.3, 哈尔滨工程大学, 船舶与海洋结构物设计制造, 博士
2008.9–2010.7, 莫斯科国立鲍曼技术大学, 硕士
2002.9–2006.6, 北京大学, 理论与应用力学, 学士

2020.5-至今, 哈尔滨工程大学, 船舶工程学院, 副教授
2010.7-至今, 哈尔滨工程大学, 船舶工程学院, 助理研究员
2006.7-2010.7, 哈尔滨工程大学, 船舶工程学院, 助教

1. 人工智能在船舶与海洋工程领域的应用；

2.  

3. 嵌入物理信息神经网络的水动力性能智能预报；

4.  

5. 基于神经网络的水下机器人识别、定位与建图。

1. 中华人民共和国工业和信息化部--船舶工业CAE软件典型场景研发应用下设专题, 船舶性能预报与推演智能算法库研发--2024-01 至 2026-12--(在研, 主持)

2.  

3. 中华人民共和国科学技术部--重点研发, 结构性能仿真分析软件--2022-12 至2026-11--(在研, 参与)

4.  

5. 中华人民共和国工业和信息化部--船舶工业CAE软件关键技术研究下设内容, 船舶工业CAE软件数据标准与流体/结构/前后处理软件研发-- 2022-01 至 2024-12--(在研, 主持)

6.  

7. 黑龙江省科学技术厅--联合引导项目, 水下机器人定位与三维建 图算法研究-- 2021-07至 2024-07--(在研, 主持)

8.  

9. 中华人民共和国工业和信息化部--民船项目, （2019）360, 船舶工业软件体系研究-- 2020-01 至2020-12--(在研, 参与)

1. 2007-2010年 莫斯科国立鲍曼技术大学获得硕士学位

2.  

3. 2015年 ISOPE国际会议做主题报告

4.  

5. 2019年ISOPE国际会议做主题报告

“船舶力学”期刊委员会人工智能组委员

《Ocean Engineering》,《Automation in Construction》等期刊审稿人

代表专利
(1) 船用鼓动推进器--201410234185.2--授权
(2) 船用旋转翼推进器--201410314436.8--授权
(3) 一种水下清刷机器人--2023115219133 --受理
(4)  一种基于物理信息神经网络的船舶大幅运动横摇阻尼预报系统及方法--2024102838939--受理
(5)  一种基于分布式软动作和评论家算法的船舶自主避碰方法--2024103246721--受理

代表软件著作权
(1) 大型集装箱船横摇预报软件--授权
(2) 基于水下视觉的海参图像识别软件--授权
(3) 深度神经网络水下目标识别与分类软件--授权
(4) 基于水下视觉的海底目标物识别与分类软件--授权
(5) 基于立体视觉的海底产品测距软件--授权

(1) 《大型船舶波浪诱导振动及疲劳强度分析》--作者：韩凤磊，姚竞争，汪春辉--哈尔滨工程大学出版社
 

(2) 《人工智能与船海工程》--作者：韩凤磊，姚竞争，汪春辉--上海科学技术出版社

(1) Han F, Wang C, Hu A. Numerical investigation of wave-induced vibrations and their effect on the fatigue damage of container ships[J]. Ocean Engineering, 2017, 142: 245-258.(SCI一区，第一作者)
 

(2) Zhang J, Han F*, Han D, et al. Object measurement in real underwater environments using improved stereo matching with semantic segmentation[J]. Measurement, 2023, 218: 113147.(SCI一区,通讯作者)
 

(3) Zhao W, Han F*, Qiu X, et al. Research on the identification and distribution of biofouling using underwater cleaning robot based on deep learning[J]. Ocean Engineering, 2023, 273: 113909.(SCI一区,通讯作者)
 

(4) Zhao Y, Han F*, Han D, et al. Decision-making for the autonomous navigation of USVs based on deep reinforcement learning under IALA maritime buoyage system[J]. Ocean Engineering, 2022, 266: 112557.(SCI一区,通讯作者)
 

(5) Liu Y, Han F*, Lu Y. Stability and capsizing analysis of nonlinear ship rolling in wind and stochastic beam seas[J]. Applied Ocean Research, 2016, 57: 52-63. (SCI一区,通讯作者)
 

(6) Peng X, Han F*, Xia G, et al. Autonomous Obstacle Avoidance in Crowded Ocean Environment Based on COLREGs and POND[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(7): 1320.(SCI一区,通讯作者)
 

(7) Zhao W, Han F*, Su Z, et al. An Improved Underwater Recognition Algorithm for Subsea X-Tree Key Components Based on Deep Transfer Learning[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2022, 10(10): 1562.(SCI一区,通讯作者)
 

(8) Zhang J, Han F*, Han D, et al. Advanced Underwater Measurement System for ROVs: Integrating Sonar and Stereo Vision for Enhanced Subsea Infrastructure Maintenance[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2024, 12(2): 306.(SCI一区,通讯作者)
 

(9) Zhang J, Han F*, Han D, et al. Integration of Sonar and Visual Inertial Systems for SLAM in Underwater Environments[J]. IEEE Sensors Journal, 2024.(SCI二区,通讯作者)
 

(10) Zhao W, Han F*, Xue Y, et al. Improved Ice Channel Segmentation and Width Calculation Using Drone-Based Optical Sensors[J]. IEEE Sensors Journal, 2023.(SCI二区,通讯作者)
 

(11) Han F, Yao J, Zhu H, et al. Underwater image processing and object detection based on deep CNN method[J]. Journal of Sensors, 2020, 2020.(SCI三区,一作,引用次数:132)
 

(12) Han F, Yao J, Wang C, et al. Bow flare water entry impact prediction and simulation based on moving particle semi-implicit turbulence method[J]. Shock and Vibration, 2018, 2018.(SCI三区,一作)
 

(13) UWGAN: Underwater GAN for Real-world Underwater Color Restoration and Dehazing [J]. arxiv,2019. (代码开源至github:https://github.com/infrontofme/UWGAN_UIE,178星,文章引用次数:98)
 

(14) 邱昕捷,韩凤磊*,赵望源.水下机器人实时智能裂缝检测算法[J].哈尔滨工程大学学报,2023,44(05):774-782.(EI,通讯作者)