教师队伍

宋晓东

时间:2019-10-22浏览:8114

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我校九龙湖校区威尼斯澳门人登录welcome715

Email:xdsong@seu.edu.cn

  

基本信息

宋晓东副教授,博士生导师,系主任助理。入选我校至善学者人才计划,公路交通运输科技成果转化联盟专家委员会委员,Belgian Young Acousticians Network成员,Engineering StructuresMechanical Systems and Signal ProcessingJournal of Vibration and Acoustics Transactions of the ASMEConstruction and Building MaterialsApplied Ocean Research2018年获杰出审稿人奖)等20多个期刊审稿人,获江苏省科学技术奖、公路学会科学技术奖、交通运输协会科技进步奖、华夏建设科学技术奖等省部级奖励5项。

  

教育经历

2005/09-2009/06,同济大学,土木工程学院,工学学士

2009/09-2015/05,同济大学,土木学院桥梁与隧道工程系,工学博士

2013/09-2014/09,比利时根特大学,信息技术学院声学组,博士联合培养

  

工作经历

2015/05-2018/03,讲师,桥梁工程系,威尼斯澳门人登录welcome,我校

2018/04至今,副教授(破格),桥梁工程系,威尼斯澳门人登录welcome,我校

  

研究方向

车致桥梁/隧道结构振动

桥梁/隧道振动噪声预测与减振降噪

桥梁BIM工程技术应用

桥梁智能化

  

承担课题

1.国家自然科学基金青年项目,基于逆边界元法的轨道交通桥梁全空间低频噪声研究,2017-2019,主持

2.江苏省自然科学基金青年项目,轨道交通桥梁中低频噪声预测方法及减振降噪研究,2016-2019,主持

3.江苏省自然科学基金面上项目,基于波数变换的隧道水下振动噪声辐射机理研究,2020-2023,主持

4.山东省交通科学研究院地方路网中小跨径桥梁监测系统,2020-2021,主持

5.桥梁防船撞防护装置性能试验研究,2020-2021,主持

6.江苏省跨航道公路简支钢桁梁桥设计标准化研究,2018-2019,主持

7.我校优秀青年教师科学研究资助项目,2019-2021,主持

8.我校基本科研业务费资助项目,2016-2016,主持

9.南京建宁西路过江通道工程环境振动及噪声预测研究,2018-2019,主研

10.南京地铁4号线II期过江通道振动监测与分析,2018-2019,主研

11.南京市江宁区新济洲过江供水管线廊道振动噪声分析与预测,2019-2020,主研

12.南京江北长三角一体化绿色发展示范区第二水源及配套设施建设工程施工及运营阶段振动与噪声研究,2020-2021,主研

13.大跨径斜拉桥管养关键技术研究与应用,2018-2020,主研

14.单塔单索面不对称斜拉桥监控及管养系统,2019-2020,主研

15.常泰长江大桥主塔结构型式及设计施工方法研究,2019-2020,主研

16.南京仙新路过江通道工程特大跨度悬索桥景观设计与主塔受力性能研究,2018-2019,主研

17.张皋过江通道工程超高钢混组合索塔非线性稳定分析,2020-2021,主研

18.GFRP-混凝土-钢组合梁桥设计施工关键技术研究,2015-2017,主研

19.基于BIM的节段预制桥梁设计与施工,2018-2019,主研

20.上跨高速铁路桥梁非接触长期监测与性能评估研究,2021-2022,主研

期刊论文

(1)Xiaodong Song*, Xuguang Zhang, Wen Xiong, Zhiming Guo, Bao Wang. Experimental and numerical study on underwater noise radiation from an underwater tunnel,Environmental Pollution,2020,267:115536. (SCI, JCR 1)

 (2)Xiaodong Song*, Qi Li. Numerical and experimental study on noise reduction of concrete LRT bridges, Science of the Total Environment, 2018, 643:208-224.(SCI, JCR 1)

 (3)Xiaodong Song*, Qi Li, Dingjun Wu. Prediction of rail and bridge noise in near- and far-field: a combined 2.5-dimensional and two-dimensional method, Journal of vibration and acoustics (ASME), 2017, 139(1): 011007-1-011007-10. (SCI, JCR 2)

(4)Xiaodong Song, Dingjun Wu, Qi Li*,Dick Botteldooren. Structure-borne low-frequency noise from multi-span bridges: a prediction method and spatial distribution, Journal of Sound and Vibration, 2016, 367: 114-128. (SCI, JCR 1 )

 (5)Xiaodong Song*, Qi Li, Dingjun Wu. Investigation of rail noise and bridge noise using a combined 3D dynamic model and 2.5D acoustic modelApplied Acoustics20161095-17.(SCI, JCR 2)

(6)Qi Li, Wuqian Li, Dingjun Wu, Xiaodong Song*(通讯作者). A combined power flow and infinite element approach to the simulation of medium-frequency noise radiated from bridges and rails, Journal of Sound and Vibration, 2016, 365:134-156. (SCI, JCR 1)

 (7)Xiaodong Song, Dingjun Wu, Qi Li*. Dynamic impact analysis of double-tower cable-stayed maglev bridges using a simple model, Journal of Bridge Engineering, 2014, 19(1): 34-43. (SCI, JCR 2)

 (8)Qi Li, Xiaodong Song*, Dingjun Wu. A 2.5-dimensional method for the prediction of structure-borne low-frequency noise from concrete rail transit bridges, Journal of the Acoustical Society of America, 2014, 135(5): 2718-2726. (SCI, JCR 2)

 (9)Xiaodong Song*, Qi Li. Reconstruction of low-frequency bridge noise using an inverse modal acoustic transfer vector method, Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control, 2019,38(2):224-243. (SCI, JCR 3)

(10)宋晓东*李奇吴定俊轨道交通混凝土桥梁中低频噪声预测方法,铁道学报,2018, 40(3): 126-131.

(11)宋晓东*石宇,李奇基于频域和时域振动模型的轨道交通桥梁噪声预测对比分析,振动工程学报,201831(3): 427-434.

(12)宋晓东*李奇吴定俊多跨简支梁桥低频噪声预测及空间分布研究,工程力学,2017, 34(03): 22-28.

(13)宋晓东*,李奇,吴定俊一种轨道交通高架线路噪声衰减规律的预测方法,我校学报(自然科学版),2017, 47(5): 1055-1061.

(14)宋晓东吴定俊李奇*基于无限元的2.5维方法预测轨道交通混凝土桥梁低频噪声,振动工程学报,201528 (06)929-936.

(15)宋晓东*,李奇.轨道交通混凝土U梁减振降噪措施数值分析,我校学报(自然科学版),2019, 49(3): 460-466.

 (16)宋晓东吴定俊李奇*基于无限元的2.5维方法预测轨道交通混凝土桥梁低频噪声,振动工程学报,201528 (06)929-936.

(17)宋晓东*,崔珊珊,熊文,吴阅。基于健康监测的斜拉桥恒载索力提取与评估,我校学报(自然科学版),202050(6)1102-1108.

  

人才需求

欢迎数学、力学、英语基础好,逻辑思维与学习能力强的学生加入课题组。

  


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