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姓名:周涂强
工作单位:bat365手机版app
职称职务:讲师
联系电话:15802747512
电子邮箱:zhoutuqiang@126.com
招生专业:交通运输(专硕,方向03道路交通规划与智能技术)
一、个人简介:
男,讲师,博士,硕士生导师。主持国家自然科学基金1项、江西省教育厅科研课题1项;主持横向课题2项;以第一权利人授权软件著作权8项;发表SCI/SSCI论文十余篇,其中,ESI热点论文1篇,ESI高被引论文1篇;论文总影响因子50+,总被引近200余次。
二、主要学习、工作经历:
学习经历:
2009年09 月-2013年07 月,武汉理工大学,轮机工程专业,本科/工学学士
2013年09 月-2016年07 月,武汉理工大学,交通运输工程专业,硕士研究生/工学硕士
2016年10 月-2019年09 月,广岛大学(日本),交通工学专业,博士研究生/工学博士
工作经历:
2019年09月-2023年2月,华东交通大学交通运输工程公司,讲师
三、主要研究方向:
[1] 驾驶行为及交通安全;
[2] 智能汽车安全技术;
[3] 出行行为。
四、主要学术兼职:
[1] Accident Analysis and Prevention、Reliability Engineering and System Safety、Cities等顶级SCI/SSCI期刊审稿人
五、个人荣誉:
[1] 国家公派留学奖学金获得者;
六、主要科研项目:
[1] 国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目,52202413,面向人机混驾的智能汽车险态情境风险辨识及事故预防决策研究,2023-01-01 至 2025-12-31,30万元,在研,主持
[2] 国家自然科学基金委员会,地区科学基金项目,52262048,考虑众性偏好的生态驾驶路径实时规划方法,2023-01-01 至 2026-12-31,33万元,在研,参与
[3] 国家自然科学基金委员会,地区科学基金项目,72161012,城市中心区大型停车场分配优化与收费定价方法,2022-01-01 至 2025-12-31,28万元,在研,参与
[4] 国家自然科学基金委员会,地区科学基金项目,52162049,人机共驾智能车辆接管情境险态认知机制及共通行为序列建模,2022-01-01 至 2025-12-31,36万元,在研,参与
[5] 国家自然科学基金委员会,,地区科学基金项目,52062015,低渗透率自动驾驶条件下的混合车流行车危险态势感知及协同编队策略研究,2021-01-01 至 2024-12-31,35万元,在研,参与
七、近期著作与论文:
期刊论文:
[1] Zhou, T., Zhang, J., 2019. Analysis of commercial truck drivers’ potentially dangerous driving behaviors based on 11-month digital tachograph data and multilevel modeling approach. Accident Analysis and Prevention, 132, 105256. (IF = 6.376, ESI热点论文, ESI高被引论文)
[2] Zhou, T., Wu, W., Peng, L., et al., 2022. Evaluation of urban bus service reliability on variable time horizons using a hybrid deep learning method. Reliability Engineering & System Safety, 217, 108090. (IF = 7.247)
[3] Zhou, T., Zhang, J., Peng, L, Zhang, S., 2022. Exploring the determinants of public transport usage and shared mobilities: A case study from Nanchang, China. Sustainable Cities and Society, 2022, 87, 104146. (IF = 10.696)
[4] Zhou T., Wu, C., Zhang J., Zhang, Di., 2017. Incorporating CREAM and MCS into fault tree analysis of ING carrier spill accidents. Safety Science, 96, 183-191. (IF = 6.392)
[5] Chu, D., Li, H., Zhao, C., Zhou, T., 2022. Trajectory Tracking of Autonomous Vehicle Based on Model Predictive Control with PID Feedback. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(2), 2239-2250. (IF = 9.551)
八、授权专利及软件著作权:
[1] 智能汽车接管评估系统v1.0,登记号:2021SR1295118
[2] L3级自动驾驶纵向感知安全驾驶控制系统v1.0,登记号:2021SR1295117
[3] 智能汽车车道识别系统v1.0,登记号:2021SR0742120
[4] L3级自动驾驶横向感知安全驾驶控制系统v1.0,登记号:2021SR0740845
[5] 智能汽车驾驶员接管状态识别系统v1.0,登记号:2021SR0740840
[6] L3级自动驾驶智能辅助语音输入系统v1.0,登记号:2021SR0742867
九、教学工作:
主讲本科生《交通规划理论与方法》《交通大数据技术及应用》等课程;主讲硕士生《驾驶行为分析》《安全人机工程学》等课程。