专业排名
在 120 名专业学生中位列第 1。
申请项目 基于机器视觉的机械结构状态监测
我是刘长鑫,郑州大学机械工程专业 2025 级本科生。我关注机械故障诊断,具备一定 Python 基础,能够进行数据处理、代码复现和基础分析,也希望把这些能力延伸到图像中的振动、变形与损伤识别。
学业与荣誉
专业排名与 GPA 说明学习稳定性,奖学金和竞赛则记录了我把长期投入转化为结果的能力。
专业排名
在 120 名专业学生中位列第 1。
GPA
机械工程专业,2025 级本科在读。
2025—2026 学年
面向学业表现与综合能力的国家级奖学金。
2025—2026 学年
在学业、品行与综合表现方面获得校级认可。
第十九届
机械类先进成图技术赛道,将建模与制图能力落到竞赛结果。
成图竞赛
熟练使用 SolidWorks 与 AutoCAD,能够独立完成零件建模和工程制图。全国大学生先进成图大赛的训练,让我更重视尺寸、剖视、标注和制造要求之间的完整关系。
从零件结构到工程视图,保持尺寸与几何关系一致。
使用多视图、剖面与技术标注表达完整设计信息。
把模型、图纸和制造约束放在一起检查,而不是只看画面效果。
第十九届全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛,机械类先进成图技术赛道三等奖。
故障诊断经历
使用 CWRU 轴承振动数据集完成故障分类复现,区分内圈、外圈和滚动体等状态。从数据整理、Python 代码复现到跨负载验证,我已经完整走过一次机械状态分析流程。
划分训练、验证与测试集,整理不同故障类别和负载工况。
结合 RMS、FFT、时频与包络谱,理解振动频率和冲击节律。
比较手工特征与 CNN 特征,并观察模型在换负载条件下的表现。
这段经历已经证明我能处理机械状态数据,也能理解“信号变化”与“结构状态”之间的关系。面对图像监测,我可以从数据整理、代码复现和结果解释开始参与。