刘志恩

基本情况

姓名：刘志恩

出生年月：1977.10

职称：教授

导师类别：博士生导师

主要研究方向：汽车噪声与振动控制；新能源汽车动力系统

工作单位：武汉理工大学汽车工程学院

邮箱：Lzen@whut.edu.cn

教育背景

2017.02-2018.02 美国伊利诺伊大学香槟分校，工学院，访问学者2003.07-2007.06 华中科技大学能动学院，动力机械及工程，博士

2000.09-2003.06 华中科技大学能动学院，动力机械及工程，硕士

工作经历

2022.09-至今     武汉理工大学，汽车工程学院，教授/博导

2020.06-2022.12  佛山仙湖实验室, 系统测试中心, 副研究员

2011.09-2022.09  武汉理工大学，汽车工程学院，副教授/硕导

2007.07-2011.09  武汉理工大学，汽车工程学院，讲师

奖励情况

[1]   教育部“强国行”专项行动湖北省高校“双带头人”教师党支部书记； 2024.10

[2]   江苏省科学技术进步奖二等奖，2025年《高端土方机械可靠性与舒适性提升关键技术创新及产业化》，2025.12

[3]   湖北省科技进步三等奖，《新能源汽车声品质设计与主被动控制关键技术及应用》，2024.12

[4]   湖北省科技进步三等奖，《国六标准的商用车排放后处理设备集成开发与应用》，2020.12

[5]   中国汽车工程学会科技进步三等奖，《汽车声品质设计与控制关键技术及应用》，2024.11

学术兼职情况

美国汽车工程师协会SAE会员

中国汽车工程学会振动噪声分会专家

湖北省汽车工程学会专家委员

湖北省内燃机学会副秘书长

机动车环境保护与监控技术国际研讨会执行主席

科研项目情况（部分）

主持或参与国家和省部级项目20余项，校企研发项目40余项

[1]   国家自然科学基金面上项目，52175111，融合声品质脑认知规律的汽车主动声音设计研究，2022.01-2025.12，主持

[2]   国家自然科学基金面上项目,51875423, 复合配方纳米润滑油减摩抗磨机理及对发动机性能的影响研究, 2019.01-2022.12，参与

[3]   国家重点研发计划重点专项子项目，2018YFB0106401，基于中国工况的轻型车国六排放技术研究，2018.5-2021.4，主持

[4]   国家自然科学基金面上项目，51575410，汽车排气噪声品质的阶次量化与声音设计研究，2016.01-2019.12，主持

[5]   湖北重点研发计划项目，2021BAA177，高可靠性载重车驱动桥轻量化设计与制造，2021.09-2023.12，主持

[6]   先进能源科学与技术实验室开放基金，XHD2020-003，100kW氢燃料电池系统匹配设计与系统集成，2020.04-2022.12，参与

[7]   东风汽车集团股份有限公司，数据驱动的整车NVH性能评价系统开发，2024.11-2026.06，主持

[8]   中国船舶集团第719研究所，船用抽气泵的振动噪声性能优化，2023.6-2024.10，主持

[9]   广州汽车集团股份有限公司，电动汽车主动发声算法开发及验证，2023.10-2024.10，参与

[10]东风汽车集团股份有限公司，汽车发动机低频阶次噪声主动降噪技术（ENC）研究，2022.11-2023.09，主持

[11] 徐州徐工挖掘机械有限公司，小型液压挖掘机振动与噪声性能优化，2019.03-2020.12，主持

[12]上海汇众汽车制造有限公司，基于Ebooster的电动车整车传递路径方法研究，2018.9-2019.9

代表性学术成果（部分）

发表高水平论文150余篇，授权发明专利30个

[1]   A multi-channel active noise control system using deep learning-based method to estimate secondary path and normalized-clustered control strategy for vehicle interior engine noise, Applied Acoustics, 2025, 228：110263.

[2]   A review on applications of optical visualization technologies for water management in proton exchange membrane fuel cells[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2025, 208: 115030.

[3]   An innovation of evaluation and design of vehicle acceleration sound based on EEG signals[J]. Journal of Bionic Engineering, 2024, 21(1): 344-361.

[4]   An optimal sensor layout method based on noise reduction estimation for active road noise control, Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 220：111668.

[5]   The Evaluation of Automobile Interior Acceleration Sound Fused with Physiological Signal Using a Hybrid Deep Neural Network. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023.2  (IF=8.934)

[6]   Thermal behavior analysis of lithium-ion capacitors at transient high discharge rates. Journal Of Energy Storage. 2022,53: 105208    (IF=8.907)

[7]   Optical study on spray, combustion and flame characteristics of n-hexanol/ diesel blends under various diesel engine-like conditions[J].Fuel, 2022，124941

[8]   A new feedforward and feedback hybrid active noise control system for excavator interior noise. Applied Acoustics. 2022,197:108872 

[9]   Analysis of vibration suppression performance of parallel nonlinear energy sink. Journal Of Vibration And Control. 2022.4, 10775463221085867 

[10] A computationally efficient active sound quality control algorithm using local secondary-path estimation for vehicle interior noise. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022,168: 108698. (IF=8.934)

[11] Studying critical frequency bands and channels for EEG-based automobile sound recognition with machine learning. Applied Acoustics. 2022, 183: 108389 

[12] An efficient narrowband active sound profiling system with online secondary path modeling. Applied Acoustics. 2021, 183:108309   

[13] Strategy and implementing techniques for the sound quality target of car interior noise during acceleration.  Applied Acoustics. 2021,182:108171  

[14] Segmented bi-material cathodes to boost the lithium-ion battery-capacitors. Journal Of Power Sources. 2020, 478: 228994       (IF=9.794)

[15] Experimental study of thermal charge-discharge behaviors of pouch lithium-ion capacitors. Journal Of Energy Storage. 2019, 25: 100902   (IF=8.907)

研究生招生：

欢迎加入汽车噪声与振动（NVH）控制课题组。本课题组是国内汽车NVH方向具有较大规模的科研团队之一。

本课题组主要面向新能源汽车和传统内燃机汽车的性能开发，开展噪声与振动控制、整车热管理、节能减排等相关领域研究，在整车级、动力总成和零部件等性能的有限元仿真分析和NVH控制技术方面具有较深的积累；在声品质评价方法和智能声控制领域享有较高的行业影响力。

课题组同时依托佛山仙湖实验室，开展氢燃料电池动力系统相关开发和性能仿真分析研究；与中科院北京电工研究所联合培养超级电容和锂离子电池电容器的研发；近年来，逐步开始基于人工智能和大数据进行CAD\CAE、NVH故障诊断等方面的研究。

课题组建有整车半消声室、混响室等先进科研实验室及数值计算平台，并与美国康明斯、东风汽车、广汽研究院、上汽通用五菱、徐工挖掘机械、中船集团719所等国内外知名企业和科研单元建立了良好的合作关系。

课题组以学生能力培养为根本出发点，面向企业需求开展相关前沿技术和工程应用研究。诚挚邀请具有工科专业背景，对人工智能感兴趣、自主学习能力强的同学加入本课题组，开展博士或硕士研究生学习。通过系统的科研培训和专业学习，本课题组可以为毕业生创造良好的学术及就业条件。