勉治宝
其他 宁夏回族自治区银川市
北方民族大学 教师
研究领域:基于模型的模型转换技术、可靠性系统多目标最优化分析、RCM(Reliability Centered Maintenance )技术分析与应用.
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作为项目负责人或主要成员(排名前3位)承担过自治区级以上科研项目(课题)、具有从事国际科技合作工作背景,作为项目负责人或主要成员承担过自治区级以上国际合作项目、熟知高新技术产业、新兴产业发展的相关重大战略规划、宏观政策,符合《高新技术企业认定管理工作指引》中规定条件、熟悉职称评审基本政策、
专家类型:技术专家、管理专家
所在单位:北方民族大学
职称:中级
学科类别:工学,计算机科学与技术,计算机应用技术,技术专家
勉治宝,男,留英博士。2014年8月毕业于英国赫尔大学,获理学博士学位,主要研究方向为:基于模型的模型转换技术、可靠性系统多目标最优化分析、RCM(Reliability Centered Maintenance )技术分析与应用等;主持完成世界500强国际企业DB Schenker 集团科研项目1项;省部级项目2项;横向课题多项;有较强的科研能力,发表近10篇国际会议和杂志论文,其中SCI/EI检索6篇;作为世界500强国际公司中层管理人员,有高效的沟通和人际交往能力,有较强解决问题能力和团队管理经验。拥有国际化视野,有丰富的科学研究,工程项目和企业管理、战略分析经验。 主持项目: 1.主持完成英国DB Schenker 集团科研项目“Reliability Centered Maintenance(RCM) for Locomotive Maintenance”(以可靠性为中心的机车维护,DBS-RCM2014002),30000GBP, 2014.03-2016.03。 2.主持北方民族大学重点科研项目:RCM技术在制造业领域的应用研究以宁夏共享集团为例,10万,2017.05-2020.05。 3.主持北方民族大学计算机科学与工程学院国家级培育项目:基于AADL和HiP-HOPS的系统模型转换及可靠性系统结构多目标最优化,3万,2016.12-2019.12。 4.主持国家民委部级教研项目:民族高校基于MOOC+SPOC的大学计算机课程改革研究——以北方民族大学为例,2万,2017.09-2019.09。 参与项目情况: 1.参与完成欧盟联合科学研究基金项目-EU Project MAENAD “Modelling Analysis Evaluation of Novel Architectures for Dependable Electric Vehicles”(Grant 260057),398000欧元,2011.01-2015.12。 2.参与国家自然科学基金项目:基于用户偏好的可信社交服务推荐技术研究(61762002),40万,2018.01-2021.12。 3.参与宁夏自然科学基金项目:等应变率基片的SAW羊绒线张力传感器关键技术研究(NZ17111),3万,2017.08-2019.09。 4.参与教育部教研项目:民族院校大学计算机课程教学改革研究,9万,2015.09-2017.09。该项目获得北方民族大学教改项目特等奖。 部分科研成果: [1] Multi-objective Architecture Optimisation for Dependable Systems, Reliability Engineering & System Safety Journal, 2017, Elsevier, Under review. (SCI) [2] System Dependability Analysis of AADL Models through Model Transformation, IEEE TRANSACTIONS ON Reliability, 2017, Under review. (SCI) [3] Model Transformation for Multi-objective Architecture Optimisation of Dependable Systems, in Zamojski W., Sugier J. (eds), Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol 307, 2015:91-110, 2014, Springer, ISBN: 978-3-319-08963-8. (EI 收录) [4] Multi-objective Architecture Optimisation Modelling for Dependable Systems, the 4th IFAC Workshop on Dependable Control of Discrete Systems (DCDS2013), 2013, York University, UK. (EI 收录) [5] Automatic Generation of Temporal Fault Trees from AADL Models, European Safety and Reliability conference.
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