姓名：王凯
职称：副教授，博士生导师
电子邮箱：kwang@dlmu.edu.cn
个人简介：
王凯，博士，大连海事大学副教授，博士生导师，入选大连市优秀青年科技人才、辽宁省课程思政教学名师、大连市高层次人才“青年才俊”、大连市城市发展紧缺人才，辽宁省课程思政示范课程及教学团队负责人、辽宁省优秀硕士学位论文指导老师，大连海事大学“星海工程”高层次培养人才、优秀航海类青年教师。主要从事船舶新能源与能效优化控制技术研究，发表高水平论文60余篇，发明专利20余项。主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、辽宁省自然科学基金、博士后科学基金特别资助（站中）、博士后科学基金面上项目等10余项，并作为科研骨干承担工信部高技术船舶、国家科技支撑计划、交通运输行业重点科技项目等10余项，编写著作2部，研发了船舶能效智能优化系统，并在多艘船舶上获得应用，具有较好的经济效益和社会效益。先后获中国航海学会优秀航海科技论文二等奖、辽宁省教学成果奖、校本科教学成果奖、大连市高层次创新人才支持计划、中国博士后科研业绩考核优秀等多项荣誉。担任中国造船工程学会青年工作委员会委员、中国航海学会会员兼机电委员会秘书、国家留学基金委评审专家、辽宁省科技厅计划项目评审专家、ISO TC8国际标准起草专家、多个顶级一区SCI期刊审稿人。
学习经历：
2009年09月—2013年07月 武汉理工大学 轮机工程专业 工学学士
2013年09月—2019年01月 武汉理工大学 轮机工程专业 工学博士（导师：严新平院士）
2016年09月—2018年09月 代尔夫特理工大学 轮机工程 联合培养博士（导师：Rudy教授）
工作经历：
2019年01月—2021年06月 大连海事大学轮机工程学院 讲师
2020年01月—2023年04月 船舶与海洋工程学科 博士后（合作导师：孙培廷教授）
2024年03月—至今 交通运输工程学科 博士后（合作导师：尹勇教授）
2021年07月—至今 大连海事大学大连海事大学轮机工程学院 副教授
研究方向：
船舶新能源混合动力系统能效优化技术；
船舶替代燃料动力系统设计与能效优化控制技术；
船舶能效多源协同智能优化与温室气体排放控制技术；
基于数字孪生的船舶能效智能优化仿真技术与系统研发。
教学情况：
承担本科生课程：船舶动力装置测试技术、现代轮机技术与管理、轮机英语
承担研究生课程：现代轮机管理技术、船舶能效优化控制、专业外语、轮机管理工程实验实践
科研项目：
1) 国家重点研发计划子课题，2022YFB4300803-3（主持）
2) 国家自然科学基金面上项目，52271305（主持）
3) 国家自然科学基金青年基金，51909020（主持）
4) 大连市优秀青年科技人才项目，2024RY021（主持）
5) 辽宁省自然科学基金项目，2019-BS-023（主持）
6) 中国博士后科学基金特别资助（站中）项目，2021T140080（主持）
7) 中国博士后科学基金面上项目，2020M670735（主持）
8) 辽宁省教育厅高等学校基本科研项目（青年项目），LJKQZ2021009（主持）
9) 国家水运安全工程技术研究中心开放基金项目，A2020001（主持）
10) 船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室开放基金项目，KLMPET2020-06（主持）
11) 重点科学研究培育项目，3132019316（主持）
12) 青年教师科技创新项目，3132019194（主持）
13) 国家自然科学基金面上项目，52071045；（骨干）
14) 国家自然科学基金青年科学基金项目，51809202；（骨干）
15) 交通运输行业重点科技项目，2019-MS5-104；（骨干）
奖励荣誉：
1) 大连市“优青”
2) 辽宁省首批课程思政教学名师、教学团队负责人
3) 辽宁省教学成果二等奖
4) 辽宁省优秀硕士学位论文指导老师
5) 辽宁省首批课程思政示范课程负责人
6) 辽宁省优秀研究生导师团队
7) 大连市高层次人才“青年才俊”
8) 大连市引进城市发展紧缺人才
9) 中国航海学会优秀航海科技论文二等奖
10) 校本科教学成果奖一等奖
11) 校“星海工程”高层次培养人才
12) 校优秀航海类青年教师
13) 校研究生优质教学奖
代表性科研成果：
[1] Kai Wang, Zhongwei Li, Rui Zhang, Ranqi Ma, Lianzhong Huang, Zhuang Wang, Xiaoli Jiang. Computational fluid dynamics-based ship energy-saving technologies: A comprehensive review [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2025, 207: 114896.
[2] Kai Wang, Xing Liu, Xin Guo, Jianhang Wang, Zhuang Wang, Lianzhong Huang. A novel high-precision and self-adaptive prediction method for ship energy consumption based on the multi-model fusion approach. Energy, 2024, 310: 128910.
[3] Zhongwei Li, Kai Wang*, Yu Hua, Xing Liu, Ranqi Ma, Zhuang Wang, Lianzhong Huang. GA-LSTM and NSGA-III based collaborative optimization of ship energy efficiency for low-carbon shipping [J]. Ocean Engineering, 2024, 312(3): 119190.
[4] Rui Zhang, Lianzhong Huang, Kai Wang*, Ranqi Ma, Zhang Ruan, Cong Wang. Novel optimized layout for Flettner rotors based on reuse of wake energy [J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 443, 140922.
[5] Kai Wang, Yu Hua, Lianzhong Huang, Xin Guo, Xing Liu, Zhongmin Ma, Ranqi Ma, Xiaoli Jiang. A novel GA-LSTM-based prediction method of ship energy usage based on the characteristics analysis of operational data [J]. Energy, 2023, 128910.
[6] Zhang R, Huang L Z, Wang K*, Ma R Q, Li B Y, Zhang B S. A novel energy harvest method based on the vortex-induced vibration of a circular cylinder in a confined channel for the self-powered buoy. Ocean Engineering, 2023, 114015.
[7] Wang K, Wang J H, Huang L Z, Yuan Y. P., Wu G T, Xing H, Wang Z Y, Wang Z, Jiang X L. A comprehensive review on the prediction of ship energy consumption and pollution gas emissions. Ocean Engineering, 2022, 112826.
[8] Wang K, Guo X, Zhao J H, Ma R Q, Huang L Z, Tian F, Dong S Y, Zhang P, Liu C L; Wang Z. An integrated collaborative decision-making method for optimizing energy consumption of sail-assisted ships towards low-carbon shipping. Ocean Engineering, 2022, 112810.
[9] Kai Wang, Yu Xue, Hao Xu, et al. Joint energy consumption optimization method for wing-diesel engine-powered hybrid ships towards a more energy-efficient shipping [J]. Energy, 2022, 123155.
[10] Wang K, Xu H, Li J Y, Huang L Z, Ma R Q, Jiang X L, Yuan Y P, Mwero N A, Sun P T, Negenborn R R, Yan X P. A novel dynamical collaborative optimization method of ship energy consumption based on a spatial and temporal distribution analysis of voyage data [J]. Applied Ocean Research, 2021, 112, 102657.
[11] K. Wang, J. Y. Li, L. Z. Huang, et al. A novel method for joint optimization of the sailing route and speed considering multiple environmental factors for more energy efficient shipping [J]. Ocean Engineering, 2020, 216, 107591.
[12] K. Wang, J. Y. Li, X. P. Yan, et al. A novel bi-level distributed dynamic optimization method of ship fleets energy consumption [J]. Ocean Engineering, 2020.
[13] K. Wang, X. P. Yan*, Y. P. Yuan, et al. Dynamic optimization of ship energy efficiency considering time-varying environmental factors [J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2018, 62: 685-698.
[14] X. P. Yan, K. Wang, Y. P. Yuan, et al. Energy efficient shipping: an application of big data analysis in engine speed optimization of inland river ships considering multiple environmental factors [J]. Ocean Engineering, 2018, 169: 457-468.
[15] Kai Wang, Xinping Yan, Yupeng Yuan, et al. Optimizing ship energy efficiency: application of particle swarm optimization algorithm [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M Journal of Engineering for the Maritime Environment, 2018, 232: 379-391.
[16] Kai Wang, Xinping Yan*, Yupeng Yuan, et al. Real-time optimization of ship energy efficiency based on the prediction technology of working condition [J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2016, 46: 81-93.
[17] Tian Lan, Lianzhong Huang, Ranqi Ma, Kai Wang, Zhang Ruan, Jianyi Wu, Xiaowu Li, Li Chen. A robust method of dual adaptive prediction for ship fuel consumption based on polymorphic particle swarm algorithm driven [J]. Applied Energy, 2025, 379: 124911.
[18] Rui Zhang, Lianzhong Huang, Kai Wang, Ranqi Ma, et al. Multiple-arc cylinder under flow: Vortex-induced vibration and energy harvesting [J]. Marine Structures, 2025, 99: 103699.
[19] Tian Lan, Lianzhong Huang, Ranqi Ma, Zhang Ruan, Shan Ma, Zhongwei Li, Haoyang Zhao, Cong Wang, Rui Zhang, Kai Wang. A novel method of fuel consumption prediction for wing-diesel hybrid ships based on high-dimensional feature selection and improved blending ensemble learning method [J]. Ocean Engineering, 2024, 307, 118156.
[20] Haoyang Zhao, Lianzhong Huang, Ranqi Ma, Kai Wang, Tiancheng Wang, Zhang Ruan, Rui Zhang, Baoshen Jiang, Xiaowu Li, Jianyi Wu. Dynamic nonparametric modeling of sail-assisted ship maneuvering motion based on GWO-KELM [J]. Ocean Engineering, 2024, 312: 119060.
[21] Cong Wang, Lianzhong Huang, Ranqi Ma, Kai Wang, Jinlu Sheng, Zhang Ruan, Yu Hua, Rui Zhang. A novel cooperative optimization method of course and speed for wing-diesel hybrid ship based on improved A* algorithm [J]. Ocean Engineering, 2024.
[22] Zhang Ruan, Lianzhong Huang, Kai Wang, Ranqi Ma, Zhongyi Wang, Rui Zhang, Haoyang Zhao, Cong Wang. A novel prediction method of fuel consumption for wing-diesel hybrid vessels based on feature construction [J]. Energy, 2023-10-28, 129516.
[23] Rui Zhang, Lianzhong Huang, Guisheng Peng, Ranqi Ma, Kai Wang, Feng Tian, Qiushi Song. A novel method of desynchronized operating sails for ship wind-assisted propulsion system [J]. Ocean Engineering, 2023-10-03, 115964.
[24] Zhuang Wang, Li Chen, Bin Wang, Lianzhong Huang, Kai Wang, Ranqi Ma. Integrated optimization of speed schedule and energy management for a hybrid electric cruise ship considering environmental factors [J]. Energy, 2023, 282, 128795.
[25] Yuhang Liu, Kai Wang, Yong Lu, Yongfeng Zhang, Zhongwei Li, Ranqi Ma, Lianzhong Huang. A Ship Energy Consumption Prediction Method Based on TGMA Model and Feature Selection [J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2024, 12, 1098.
发明专利：
[1] 严新平, 王凯, 袁裕鹏, 万江龙. 船舶能效提升控制系统和控制方法：ZL201410075340.0. [P]. 2016-03-30.
[2] 严新平, 王凯, 袁裕鹏, 等. 基于模糊聚类和遗传算法的船舶能效管理控制平台及方法：ZL 201510047741.X. [P]. 2017-06-13.
[3] 袁裕鹏, 王凯, 唐道贵, 严新平. 一种清洁能源混合动力船舶热电联供系统及方法：ZL 201510276331.2. [P]. 2018-03-16.
[4] 袁裕鹏, 严新平, 万江龙, 王凯. 船舶混合动力控制系统与控制方法：ZL201410240048.X. [P]. 2017-12-05.
[5] 王凯, 黄连忠, 马冉祺, 赵俊豪, 董思邑. 一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法及系统, ZL202011449380.9, 2020-12-09.
[6] 王凯, 薛羽, 黄连忠, 马冉祺, 赵俊豪. 一种船舶污染物排放综合智能监控系统与监控方法, ZL202011496860.0, 2020-12-17
[7] 王凯, 黄连忠, 马冉祺, 仉大志. 一种基于大数据的船队能效综合智能优化管理系统和优化方法，ZL201910424168.8, 2019-05-21
[8] 王凯, 黄连忠, 马冉祺, 仉大志. 一种无人船能效智能优化仿真系统及方法, ZL201910979420.1, 2019-10-15
[9] 王凯, 黄连忠, 孙培廷, 赵俊豪. 一种风翼助航船舶能效智能优化管理系统与优化方法， ZL202010478039.X, 2020-05-29
[10] 王凯, 国鑫, 黄连忠, 张鹏, 马冉祺, 邢辉, 赵俊豪. 面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法，ZL202210626234.1, 2022-06-02
[11] 王凯, 华宇, 黄连忠, 马冉祺, 赵俊豪. 船舶碳中和燃料动力系统仿真实验平台及仿真实验方法，202210226473.8, 2022-03-09
[12] 王凯, 刘兴, 黄连忠, 彭贵胜, 马冉祺, 马珊, 赵俊豪. 一种风能混合动力船舶能效多源协同优化系统和优化方法，ZL202211493876.5, 2022-11-25
[13] 王凯, 国鑫, 黄连忠, 张鹏, 马冉祺, 赵俊豪. 一种船用清洁燃料动力全生命周期综合评价系统及方法，ZL202310292244.0, 2023-03-23
[14] 王凯, 刘兴, 黄连忠, 马冉祺, 张鹏, 邢辉. 基于多源协同调控的船舶能效一体化智能管理平台与方法. 202311184120.7, 2023-09-13
[15] 王凯, 国鑫, 王建行, 黄连忠, 马冉祺, 赵俊豪. 一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统. ZL202311158277.2, 2023-09-08
[16] 王凯, 刘兴, 马冉祺, 黄连忠, 臧英博, 赵俊豪, 张鹏. 一种风帆船运动状态优化节能控制系统与方法. ZL202410343209.1, 2024-03-25
[17] 王凯, 刘兴, 马忠民, 邢辉, 臧英博, 马冉祺, 黄连忠. 全回转电力推进智能船能耗模型与优化算法实船验证平台. ZL202410485962.4, 2024-04-22
[18] 王凯, 李中伟, 马冉祺, 黄连忠, 张鹏, 马忠民. 一种基于耦合动力学分析的风帆船能效提升集成优化设计系统与方法. ZL202410589027.2, 2024.05.13
[19] 王凯, 靖泽圣, 黄连忠, 马冉祺, 吴建移, 黎晓武. 一种智能船能效管理三维仿真教学与实训系统. ZL 202411542521X, 2024.10.31
