基本情况
出生年月:1987年09月
职称:副教授
最高学位:博士研究生
主要研究方向:船舶新能源与节能减排技术、新能源及储能技术、人工智能理论与应用
导师类别:学术型硕导博导/专业型硕导博导
工作地址:武汉理工大学余家头校区航海楼5005办公室
Email:trlwsm@126.com
教育及工作经历
2019年9月至今，武汉理工大学，船海与能源动力工程学院，副教授；
2016年7月-2019年9月，武汉理工大学，船海与能源动力工程学院，讲师；
2013年9月-2016年6月，武汉大学，动力与机械学院，博士；
2010年9月-2013年6月，重庆大学，自动化学院，硕士；
2006年9月-2010年6月，武汉大学，动力与机械学院，本科。
获奖情况
1. 2024年，湖北省科技进步三等奖；
2. 2015年，博士研究生国家奖学金。
近期主持科研项目
1. 2024年-2027年，大型船舶动力锂电池系统的性能衰降机理与优化运行控制研究，国家自然科学基金面上项目，主持；
2. 2024年-2025年，平原湖区大型光伏电站局地气候影响监测评估及数值模拟，湖北省自然科学基金联合基金项目，主持；
3. 2024年-2025年，基于深度学习与超声导波的油气集输管道缺陷高效自主识别方法研究，企业横向，主持；
4. 2024-2025年，基于人工智能与物联网技术的第二代智慧人机交互系统及其大数据云平台研发，企业横向，主持；
5. 2024-2025年，园区负荷特性分析与需求响应技术研究，企业横向，参与；
6. 2023年-2025年，环境应力影响下的光伏设备衰减特性与故障模式研究，湖北省自然科学基金重点项目，参与；
7. 2023年-2025年，水运港-船多能源融合技术及集成应用，国家重点研发计划项目，参与；
8. 2022年-2025年，基于机器学习的智慧人机交互模型及系统开发，企业横向，主持；
9. 2020年-2021年，船舶混合电力系统最优化运行模型与控制方法研究，船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室开放基金，主持；
10. 2019年-2021年，横向项目，主持；
11. 2019年-2021年，装备预研领域基金，参与；
12. 2018年-2019年，基于智能控制的大规模光伏系统最大功率点跟踪技术研究，中央高校基本科研业务费专项资金，主持；
13. 2017年-2019年，大型船舶光伏系统的环境扰动机理与抑制方法研究，国家自然科学基金青年基金项目，主持。
近期代表性学术成果
[1]Ruoli Tang, Yongzhe Li, Shangyu Zhang. Ship pipeline defect detection method based on deep learning and transfer fusion of ultrasonic guided wave signals. Applied Intelligence, 2025, 55(6): 542.
[2]Ruoli Tang, Siwen Ning, Zongyang Ren, Xin Li, Yan Zhang. Novel load forecasting and optimal dispatching methods considering demand response for integrated port energy system. Journal of Marine Science and Engineering, 2025, 13(3): 421.
[3]Ruoli Tang, Zongyang Ren, Siwen Ning, Yan Zhang. Fault classification of photovoltaic module infrared images based on transfer learning and interpretable convolutional neural network. Solar Energy, 2024, 276: 112703.
[4]Ruoli Tang, Haijin Wang, Qiao Lin, Jingang Lai, Yan Zhang. Double-layer state of health equalization based on cooperative coevolution for large-scale lithium battery system. Journal of Cleaner Production, 2024, 436: 140702.
[5]Ruoli Tang, Shihan Zhang, Shangyu Zhang, Jingang Lai, Yan Zhang. Semi-online parameter identification methodology for maritime power lithium batteries. Applied Energy, 2023, 339: 120992.
[6]Ruoli Tang, Shangyu Zhang, Shihan Zhang, Yan Zhang, Jingang Lai. Parameter identification for lithium batteries: Model variable-coupling analysis and a novel cooperatively coevolving identification algorithm. Energy, 2023, 263: 125762.
[7]Ruoli Tang, Shihan Zhang, Shangyu Zhang, Yan Zhang. Model parameter identification for lithium-ion batteries using adaptive multi-context cooperatively co-evolutionary parallel differential evolution algorithm. Journal of Energy Storage, 2023, 58: 106432.
[8]Ruoli Tang, Shangyu Zhang, Wenjun Wu, Shihan Zhang, Zichao Han. Explainable deep learning based ultrasonic guided wave pipe crack identification method. Measurement, 2023, 206: 112277.
[9]Ruoli Tang, Peng Zhang, Siwen Ning, Yan Zhang. Prediction of battery SOH and RUL based on cooperative characteristics in voltage-temperature- time dimensions. Journal of the Electrochemical Society, 2023, 170(6): 060535.
[10]Ruoli Tang, Qiao Lin, Jinxiang Zhou, Shangyu Zhang, Jingang Lai, Xin Li, Zhengcheng Dong. Suppression strategy of short-term and long-term environmental disturbances for maritime photovoltaic system[J]. Applied Energy, 2020, 259: 114183.
[11]Ruoli Tang, Qing An, Fan Xu, Xiaodi Zhang, Xin Li, Jingang Lai, Zhengcheng Dong. Optimal operation of hybrid energy system for intelligent ship: An ultrahigh-dimensional model and control method[J]. Energy, 2020, 211: 119077.
[12]Ruoli Tang, Zhou Wu, Xin Li. Optimal operation of photovoltaic/battery/diesel/cold-ironing hybrid energy system for maritime application[J]. Energy, 2018, 162: 697-714.
[13]Ruoli Tang, Xin Li, Jingang Lai. A novel optimal energy-management strategy for a maritime hybrid energy system based on large-scale global optimization[J]. Applied Energy, 2018, 228: 254-264.
[14]Ruoli Tang, Xin Li. Adaptive multi-context cooperatively coevolving in differential evolution[J]. Applied Intelligence, 2018, 48: 2719-2729.
[15]Ruoli Tang. Decentralizing and coevolving differential evolution for large-scale global optimization problems[J]. Applied Intelligence, 2017, 47: 1208-1223.
[16]Ruoli Tang. Large-scale photovoltaic system on green ship and its MPPT controlling. Solar Energy, 2017, 157: 614-628.
[17]Ruoli Tang, Zhou Wu, Yanjun Fang. Configuration of maritime photovoltaic system and its MPPT using model predictive control[J]. Solar Energy, 2017, 158: 995-1005.
[18]Ruoli Tang, Zhou Wu, Yanjun Fang. Adaptive multi-context cooperatively coevolving particle swarm optimization for large-scale problems[J]. Soft Computing, 2017, 21: 4735-4754.
[19]Ruoli Tang, Zhou Wu, Yanjun Fang. Maximum power point tracking of large-scale photovoltaic array[J]. Solar Energy, 2016, 134: 503-514.
[20]Ruoli Tang, Yanjun Fang. Modification of particle swarm optimization with human simulated property[J]. Neurocomputing, 2015, 153: 319-331.
[21]唐若笠,张尚煜,伍文君.基于一维卷积神经网络的超声导波管道裂纹识别[J].振动与冲击, 2023, 42(5): 183-189.
[22]唐若笠,方彦军.一种电能计量设备运维作业动态优化模型及算法[J].湖南大学学报（自然科学版）, 2017, 44(2): 109-116.
[23]唐若笠,方彦军,孔政敏.大型绿色船舶光伏阵列结构与MPPT算法研究[J].湖南大学学报（自然科学版）, 2017, 44(4): 109-117.
招生专业
博士：船舶与海洋工程、动力工程及工程热物理、能源动力、机械
硕士：船舶与海洋工程、动力工程及工程热物理、能源动力、机械
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