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来
来鑫 (Xin Lai)
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个人简介
"来鑫，教授，博士生导师。上海市浦江人才。2013年5月同济大学博士毕业，2013年9月入职上海理工大学机械工程学院，2019年上海理工大学五四青年奖章获得者，2021年至2022年访学于香港科技大学。目前主要从事锂离子电池的全生命周期管理与控制(电池建模、状态估计、故障诊断、梯次利用)、锂离子电池全生命周期的价值链及碳足迹、智慧能源系统等方面的研究。 近年来，主持国家自然科学基金项目3项（面上项目2项、青年基金1项）、上海市自然科学基金面上项目1项、横向项目12项，参与国家级项目4项、省部级项目3项、横向课题若干项；发表各类学术论文138篇（SCI论文79篇），其中第一作者发表高水平SCI论文50多篇（其中1区论文20余篇，均为TOP期刊，8篇入选ESI高被引论文，影响因子大于20的学术论文2篇，影响因子大于10的学术论文18篇)，合著英文专著1本。申请专利40余项，其中10余项授权。入选2022年与2023年全球前2%顶尖科学家榜单。 Nature energy, Joule, iScience, Applied Energy, Journal of Cleaner Production, Energy, Electrochimica Acta, Journal of Energy Storage, IEEE TVT，IEEE TIE, eTransportation, Energy Storage Materials 等40多本国际一流SCI期刊审稿人；多个国际SCI期刊的客座编辑；机械工程学报、汽车工程、电工技术学报、电网技术、中国公路学报、上海交通大学学报等10多本EI期刊审稿人；国家自然科学基金项目(青年、面上及联合基金)通讯评审专家、教育部学位论文评审专家、上海市科委专家库成员、中国汽车工程学会会员，中国自动化学会会员。"
教育背景
暂无内容
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
暂无内容
通过低频电化学阻抗谱增强锂离子电池内部短路早期检测的深度学习方法
通过锂离子电池阳极动态电化学阻抗谱对快充过程中锂沉积的原位检测
Applied Energy
IF11
共享电动自行车用锂离子电池的多故障诊断：基于稀疏云充电数据和TabNet深度学习网络
Applied Energy
IF11
大容量锂离子电池模块热失控传播抑制的实验研究及机理分析：两种典型水基策略的比较
基于神经网络的动态-静态增量电容曲线重构方法用于动态条件下的电池健康状态估计
锂离子电池电极制造中基于AI与3D激光扫描技术集成的缺陷检测方法
Measurement
IF5.6
面向大规模锂离子电池储能系统：基于深度学习的电池簇健康状态估计
基于真实数据驱动的储能系统荷电状态估计：一种利用校准机会的门控循环单元方法
维甲酸通过激活p62-NRF2-GPX4/HO-1通路及铁代谢缓解TGEV诱导的 ferroptosis（铁死亡）
Nutrients
IF5
断开真相：对417起电动汽车火灾的实证分析及电池安全法规的局限性
Energy Storage Materials
IF20.2
Vaccine
IF3.5
基于虚拟满充电段重构的数据驱动状态健康估计
浸没冷却延缓锂离子电池模块热失控传播的实验研究
高电位测试下金属颗粒检测的建模与实验研究：锂离子电池制造中的应用
高频感应加热：电池安全测试中可靠热失控触发的突破
ACS Energy Letters
IF18.2
锂离子电池生产链中基于神经网络的电极特性智能预测
一种无需使用动态模型的电池荷电状态估计方法
揭示影响生猪价格因果因素：基于多元时间序列动态的深度格兰杰因果推断模型
