基本情况：
姓名：张梦超 性别：男
学历：博士 职称：讲师
隶属部门：机械电子工程学院
联系方式：17685514372（微信同号）
邮箱：JalexDooo@gmail.com
个人简介：
张梦超，讲师，工学博士（后），硕士生导师。
从事矿山智能运输提升技术与装备、工业设备健康状态监测（机器视觉、图像处理方向）等方面的研究工作，发表SCI/EI论文30余篇（首位或通讯20篇），授权发明专利2项，担任Engineering Structures、Measurement、Advanced Engineering Informatics等期刊审稿人；参与国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金面上项目1项，山东省重点研发计划项目1项，主持校企横向课题1项；获中国有色金属工业协会科学技术一等奖2项、中关村绿色矿山产业联盟绿色矿山科学技术二等奖1项；带队获中国国际大学生创新大赛（2023）金奖，创造本项国家级A类赛事山东科技大学“零”的突破；指导学生获第十届山东省科技创新大赛银奖、十四届挑战杯山东省大学生创业计划竞赛二等奖、中国机器人及人工智能大赛国赛二等奖等奖励；
地址：山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学S3-216
联系电话（微信同号）：17685514372
邮箱：zhangmc1995@sdust.edu.cn
主持/参与的部分项目：
（1）国家重点研发计划子课题2023YFC2907304，高寒高海拔大型露天矿山大坡度连续运输技术与装备；
（2）国家自然科学基金面上项目52474177，重载刮板输送机类骨-减摩中部槽结构功能设计及抗冲击磨损机理；
（3）山东省重点研发计划2023CXPT062，绿色低碳长距离矿产资源输送高端装备关键技术研发与产业化；
（4）校企横向，带式输送机智能化远程运维技术与平台开发；
（5）校企横向，智能环保节能长距离带式输煤综合项目技术开发；
部分代表性论文与专利：
(1) Precise localization method for faulty idlers in belt conveyors based on visual and auditory bimodal fusion[J]. Structural Health Monitoring, 2025: 14759217251314503.（SCI二区，IF 6.6，通讯作者）
(2) Deep-learning-based multistate monitoring method of belt conveyor turning section[J]. Structural Health Monitoring, 2024, 23(4): 2026-2039. （SCI二区，IF 6.6，第一作者）
(3) A deep learning-based method for deviation status detection in intelligent conveyor belt system[J]. Journal of Cleaner Production, 2022: 132575.（SCI一区TOP，IF 11.072，第一作者）
(4) Deep learning-based damage detection of mining conveyor belt[J]. Measurement, 2021, 175: 109130.（SCI二区，IF 5.131，第一作者）
(5) PPIM: A Point-by-Point Interpolation Method for Breakpoint Connection used for Load Detection of Belt Conveyor[J]. Measurement, 2022, 204: 112125.（SCI二区，IF 5.131，第一作者）
(6) A New Paradigm for Intelligent Status Detection of Belt Conveyors Based on Deep Learning [J]. Measurement, 2023 : 112735.（SCI二区，IF 5.131，第一作者）
(7) Proactive measures to prevent conveyor belt Failures: Deep Learning-based faster foreign object detection[J]. Engineering Failure Analysis, 2022, 141: 106653.（SCI二区，IF 3.634，第一作者）
(8) ZL202210123099.9 一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法（发明专利，首位）
(9) ZL202210714071.2 一种带式输送机物料负载的实时检测方法（发明专利，首位）
