| 姓名： |
王轩 |
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| 性别： |
男 |
| 英文名： |
Xuan Wang |
| 人才称号： |
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| 职称： |
副教授 |
| 职务： |
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专业： |
动力机械及工程 |
| 所在机构： |
先进内燃动力全国重点实验室 |
个人主页： |
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| 邮箱： |
wangxuanwx@tju.edu.cn |
办公地点： |
34楼412 |
| 传真： |
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办公电话： |
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| 主要学历： |
2008/09-2012/06本科 吉林大学 热能与动力工程
2009/09-2012/06本科二学位 吉林大学 工商管理
2012/09-2014/09硕士 天津大学 动力机械及工程
2014/09-2019/01博士 天津大学 动力机械及工程
2017.09-2018.10美国劳伦斯伯克利国家实验室联合培养
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| 主要学术经历： |
2019年至2022年 天津大学先进内燃动力全国重点实验室 讲师
2022年至今 天津大学先进内燃动力全国重点实验室 副教授
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| 主要研究方向： |
基于深度强化学习的热动系统智能建模和控制、整车热管理、超临界CO2动力循环技术、动力系统与人工智能、分布式能源系统等。
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| 主要讲授课程： |
工程热力学、能源与环境
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| 主要学术兼职： |
Applied energy, energy等国际期刊审稿专家和客座编辑
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| 主要学术成就： |
开发了100kW级超临界CO2动力循环系统样机，热效率达到国内最高水平；开发了耦合内燃机余热回收系统的混动整车热管理系统样机，并在国内首次实现车载应用；提出基于机器学习结合物理机理的高精度仿真建模方法，实现了模型可解释性、稳定性和高精度的兼容；提出基于深度强化学习的动力系统智能控制方法，控制效果远优于传统优化控制方法。发表第一/通讯作者SCI论文40余篇，申请发明专利20余件；主持国家自然基金青年项目、重点研发子课题和军科委等纵向课题，及各类横向课题，总经费超过一千万元。获2023年天津大学领军人才培育计划，2020年内燃机学会优博论文，2019年博士后特别资助。
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| 主要科研项目： |
(1) “一带一路”国际科学组织联盟，ANSO国际合作-子课题, ANSO-CR-KP-2022-04， “一带一路”国家高效、低碳、智能汽车研究及应用，2022-12 至 2025-11，30万元，在研，主持。
(2) 中海石油（中国）有限公司北京研究中心，横向，2023GFW-0873，ORC发电系统设计模型及动态仿真分析研究，2023-10 至 2025-03，75.38万元，在研，主持。
(3) 中海油能源发展装备技术有限公司，横向，2024GFW-0127，换热器多工况下对系统影响试验，2024-02 至 2024-10，169.64万元，在研，主持。
(4) 科技部，国家重点研发计划-国际合作-子任务，2022YFE0100100，提高中载及重载卡车能效关键技术中美联合研究，2022-06 至 2024-05，390万元，结题，主持。
(5) 军委科技委，某高技术项目子课题，xxx，xxx动力循环开发，2022-10 至 2023-12, 300万元，结题，主持。
(6) 北京空间飞行器总体设计部，横向，WY-YY/7130305JY007，空间CO2传热关键技术及方法研究，2022-12 至 2023-10，20万元，结题，主持。
(7) 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，51906173，含余热回收的卡车能源系统中多能流耦合机制及人工智能调控研究，2020-01-01 至 2022-12-31，24万元，结题，主持。
(8) 中国博士后科学基金会，博士后站前特别资助，2019TQ0227，余热回收系统匹配机制及人工智能控制研究，2020-07 至 2022-03，18.00万元，结题，主持。
(9) 天津中汽测试技术有限公司，横向，2021GKF-0747，内燃机余热回收系统仿真模型开发，2021-10至2022-01，10.00万元，结题，主持。
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| 代表性论著： |
期刊论文
(1) Xuan Wang; Jinwen Cai; Rui Wang; Gequn Shu; Hua Tian; Mingtao Wang; Bowen Yan; Deep reinforcement learning-PID based supervisor control method for indirect-contact heat transfer processes in energy systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022, 117：105551. SCIE.
(2) Xuan Wang; Rui Wang; GeQun Shu; Hua Tian; XuanAng Zhang; Energy management strategy for hybrid electric vehicle integrated with waste heat recovery system based on deep reinforcement learning, Science China Technological Sciences, 2021, 65(3)：713-725. SCIE.
(3) Xuan Wang; Rui Wang; Ming Jin; Gequn Shu; Hua Tian; Jiaying Pan; Control of superheat of organic Rankine cycle under transient heat source based on deep reinforcement learning, Applied Energy, 2020, 278：115637. SCIE.
(4) Yan Gao; Xuan Wang; Gequn Shu; Hua Tian; Shi Xiaolei; Applicability analysis of waste heat recovery technology and strategy exploration for hybrid electric vehicles under diverse road conditions, Energy Conversion and Management, 2021, 230：113780. SCIE.
(5) 王轩; 凌智; 舒歌群; 田华; 王瑞; 机理骨架结合表征参数的换热器建模方法研究, 中国电机工程学报, 2022, 020：043. EI.
(6) Wang, Xuan; Shu, Gequn; Tian, Hua; Wang, Rui; Cai, Jinwen; Dynamic performance comparison of different cascade waste heat recovery systems for internal combustion engine in combined cooling, heating and power, Applied Energy, 2020, 260：114245. SCIE.
(7) Xuan Wang; Gequn Shu; Hua Tian; Rui Wang; Jinwen Cai; Operation performance comparison of CCHP systems with cascade waste heat recovery systems by simulation and operation optimisation, Energy, 2020, 206：118123. SCIE.
(8) Xuan Wang; Rui Wang; Xingyan Bian; Jinwen Cai; Hua Tian; Gequn Shu; Xinyu Li; Zheng Qin; Review of dynamic performance and control strategy of supercritical CO2 Brayton cycle, Energy and AI, 2021, 5：100078. SCIE.
(9) Wang Xuan; Jinwen Cai; Zhimin Lin; Hua Tian; Gequn Shu; Rui Wang; Xingyan Bian; Lingfeng Shi; Dynamic simulation study of the start-up and shutdown processes for a recompression CO2 Brayton cycle, Energy, 2022, 259：124928. SCIE.
(10) Wang, Xuan; Shu, Gequn; Tian, Hua; Wang, Rui; Pan, Jiaying; Effect and simplification of off-design efficiency on optimization of planning and operation for distributed energy systems, International Journal of Green Energy, 2022, 19(2)：109-124. SCIE.
(11) Rui Wang; Gequn Shu; Xuan Wang; Gequn Shu; Xiaoya Li; Mingtao Wang; Jinwen Cai; Dynamic performance and control strategy of CO2-mixture transcritical power cycle for heavy-duty diesel engine waste-heat recovery, Energy Conversion and Management, 2020, 205：112389. SCIE.
(12) Cai, Jinwen; Tian, Hua; Wang, Xuan; Wang, Rui; Shu, Gequn; Wang, Mingtao; A calibrated organic Rankine cycle dynamic model applying to subcritical system and transcritical system, Energy, 2021, 237：121494. SCIE.
(13) Xuanang Zhang; Xuan Wang; Jinwen Cai; Zhaoxian He; Hua Tian; Gequn Shu; Lingfeng Shi; Experimental study on operating parameters matching characteristic of the organic Rankine cycle for engine waste heat recovery, Energy, 2022, 244：122681. SCIE.
(14) Rui Wang; Wang Xuan; Gequn Shu; Jinwen Cai; Xingyan Bian; Xinyu Li; Zheng Qin; Lingfeng Shi; Comparison of different load-following control strategies of a sCO2 Brayton cycle under full load range, Energy, 2022,246：123378. SCIE.
(15) Rui Wang; Xinyu Li; Zheng Qin; Lintao Wang; Zhimin Lin; Xuan Wang; Hua Tian; Gequn Shu; Dynamic response and emergency measures under failure conditions of sCO2 Brayton cycle, Energy science & engineering, 2022, 1(12)：4726-4746. SCIE.
(16) Junxiu Zhao; Xuan Wang; Hua Tian; Gequn Shu; Optimization strategy and capacity planning for coordinated operation of regional energy internet system based on sparrow search algorithm, International Journal of Green Energy, 2022, 19(13)：1486-1502. SCIE.
专利
(1) 王轩; 田华; 舒歌群; 王瑞; 一种内燃机余热回收装置及其回收方法，2022-5-10至, 中国，2020101969569.
(2) 王轩; 王瑞; 田华; 蔡金文; 一种基于强化学习的换热过程重要参数控制方法，2022-3-7, 中国，2022102214796.
(3) 王轩; 王瑞; 田华; 张轩昂; 一种膨胀机的并联构型动力系统，2022-3-7, 中国，2022102214777.
(4) 王轩; 殷艺玮; 田华; 舒歌群; 王瑞; 一种针对混合动力汽车的集成式整车中央热管理系统，2022-06-06, 中国，CN202210629170.0.
(5) 王轩; 王瑞; 田华; 舒歌群; 一种基于强化学习的间壁式换热器动态仿真模型建模方法，2022-06-22, 中国，CN202210709700.2.
(6) 王轩; 王瑞; 舒歌群; 田华; 蔡金文; 基于深度强化学习的朗肯循环余热回收系统优化控制方法，2022-11-7, 中国，202211384624.9.
(7) 王轩; 舒歌群; 田华; 张轩昂; 一种内燃机集成式热管理系统及其控制方法，2022-12-12, 中国，202211606171.X.
(8) 王轩; 田华; 舒歌群; 王瑞; 一种小型超级电容辅助的超临界CO2布雷顿循环负荷快速跟随控制系统，2022-12-28, 中国，202211693339.5.
(9) 王轩; 王瑞; 舒歌群; 田华; 一种回收氢内燃机余热和储氢压力能的多级能量利用系统，2022-12-28, 中国，202211693333.8.
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