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代风

发布日期:2022-08-30 浏览量:

更新日期:2022.9.1

1 基本信息:

 

    名:

代风

职称职务:

讲师

    位:

工学博士

    话:


电子邮箱:

typhoondf@163.com

研究方向:

岩石动力学,巷道稳定性研究

 

1 学习工作经历:

2010.09 - 2014.07   南华大学矿物资源工程专业本科,获学士学位;

2014.09 - 2016.07   东北大学采矿工程专业硕士研究生,获硕士学位;

2016.09 - 2022.01   东北大学工程力学专业博士研究生,获博士学位;

2022.06 - 至今     昆明理工大学国土资源工程学院资源开发工程系,讲师。

1 研究项目:

1)国家自然科学基金面上项目:动态扰动触发深部岩体失稳破裂的时间滞后效应研究,2014.01-2017.12,参研;

2)国家重点研发计划项目:金属非金属矿山重大灾害致灾机理及防控技术研究,基于云计算的矿山多灾种耦合风险监测预警技术与平台,2016.07-2021.07,参研;

3)国家自然科学基金面上项目:基于采动岩体大数据的围岩损伤及失稳控制机理研究,2019.01-2022.12,参研;

4)国家自然科学基金地区联合项目:深部金矿充填开采地压控制的时效性机理研究,2020.01-2023.12,参研;

1 代表性获奖:

1Sliding and caving process of jointed roof rock block under the dynamic disturbance,第11届亚洲岩石力学大会(ARMS11),优秀论文奖,2021

1 代表性专利:

1)一种现场监测与数值模拟相结合的矿山灾害预测预警方法,发明专利,已授权,专利号:ZL201810223969.3

2)一种矿工防护系统,实用新型,已授权,专利号:ZL201720530783.3

3)一维黏弹性应力波分析软件,计算机软件登记,已授权,登记号:2017SR429111

4Key Roof Block Fall Test Device and Method Based on Bidirectional Static-Dynamic Loading,欧洲发明专利,审查中,专利号:PCT/CN2018/085937

5)一种双向静-动组合加载的顶板关键块失稳冒落试验装置及方法,发明专利,审查中,申请号:201810367298.8

6)一种矿工防护系统,发明专利,审查中,申请号:201710337575.6

1 代表性论文:

[1] Feng Dai, Wancheng Zhu, Leilei Niu, et al. The sliding instability of rock roof block induced by vertical dynamic disturbance: An experimental study, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 2021, 143(3):104799.

[2] 代风, 朱万成, 李少华,. 类岩石材料内置不规则裂纹形状因子分析[J]. 岩土工程学报, 2018, 40(6): 1039-1047.

[3] Feng Dai, Wancheng Zhu, Min Ren, et al. Sliding and caving process of jointed roof rock block under the dynamic disturbance [C], IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science,  2021(861):042067.

[4] 朱万成, 任敏, 代风, . 现场监测与数值模拟相结合的矿山灾害预测预警方法[J]. 金属矿山, 2020(1): 157-168.

[5] 李斓堃, 朱万成, 代风, . 大孤山露天矿边坡亿级自由度建模与基于RFPA3D的数值模拟[J]. 金属矿山, 2021(02): 179-185.

[6] Shaohua Li, Wangcheng Zhu, Leilei Niu, Feng Dai. Constant Strain Rate Uniaxial Compression of Green Sandstone during SHPB Tests Driven by Pendulum Hammer [J]. Shock and Vibration, 2017(1): 1-12.

[7] Min Ren, Jianyong Dai, Wancheng Zhu, Feng Dai, et al. Combined modelling for iron ore demand forecasting with intelligent optimization algorithms [J]. Gospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management, 2021, 37(1): 5-30.

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