Корнаев Алексей Валерьевич
профессор кафедры мехатроники, механики и робототехники
старший научный сотрудник Проблемно-научно-исследовательская лаборатория "Моделирование гидромеханических систем"
Ученая степень:Доктор технических наук
Ученое звание:Доцент
Контактная информация
Адрес:
Телефон:
E-mail: rusakor@inbox.ru
Образование:
- Высшее (специалитет), ГОУ ВПО "Московский государственный институт стали и сплавов (технологический университет)", Обработка металлов давлением, 2003г.
Квалификация:
инженер по специальности "Обработка металлов давлением"
Наименование научной специальности:
Общий стаж работы: 18
Стаж работы по специальности: 18
Стаж работы в профессиональной сфере: 0
Преподаваемые дисциплины:
Адаптивные системы управления и методы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности.
Образовательные программы, в реализации которых участвует педагогический работник:
15.04.06 "Мехатроника и робототехника".
Дополнительная информация:
В 2008г. под руководством профессора Л.А. Савина защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему «Совершенствование динамических качеств подшипниковых узлов прокатных станов» по специальности 01.02.06 – «Динамика, прочность машин, приборов и аппаратуры».
В 2011 г. присвоено ученое звание доцента.
2009г. - Победитель конкурса научных молодёжных работ «Молодость Белгородчины»;
2014 г. - Победитель конкурса молодых кандидатов наук на получение гранта Президента Российской Федерации;2017 г. Награжден почетной грамотой губернатором орловской области за плодотворную научную деятельность и большой вклад в подготовку высококвалифицированных кадров.
В 2018г. также под руководством профессора Л.А. Савина защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора технических наук на тему «Моделирование течений сред сложной реологии в тонких каналах гидромеханических систем» по специальности 05.13.18 – «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».
2020 г. - Победитель конкурса молодых докторов наук на получение гранта Президента Российской Федерации;
Область научных интересов: математическое моделирование гидромеханических систем, гидродинамическая теория смазки, трибология.
Автор более 100 научных работ, в том числе 20 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 20 статьей в зарубежных рецензируемых журналах, входящих в базы WoS и Scopus, 5 патентов РФ, 15 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Повышение квалификации и профессиональная переподготовка:
- Удостоверение о повышении квалификации № 571803133041 от 30.12.2021 "Системы электронного обучения как элемент цифровой трансформации образовательного процесса в современном вузе" 40 час. Орловский государственный университет
- Удостоверение о повышении квалификации № 180000461250 от 26.02.2018 "Информационно-коммуникационные технологии в высшей школе" 72 час. Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева
- Удостоверение о повышении квалификации № 4510 от 11.12.2012 "Металлургические машины и оборудование" 72 час. Старооскольский институт им. А.А. Угарова (филиал) НИТУ МИСиС
Публикации:
1. Жоу, Ч. . и др. Theoretical and experimental study of motion suppression and friction reduction of rotor systems with active hybrid fluid-film bearings / Ч. . Жоу, А.В. Корнаев, Ш. . Ли, Р.Н. Поляков, Ж. . Чен, Д.В. Шутин // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2023. Doi: doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109548. [Электронный ресурс]. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S088832702200646X.
2. Волков, М.В. и др. Application of deep convolutional and long short-term memory neural networks to red blood cells motion detection and velocity approximation / М.В. Волков, В.В. Дрёмин, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева // Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE.. - 2022. - C.1-3. Doi: https://doi.org/10.1117/12.2626040. [Электронный ресурс]. - URL: https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/12194/121940C/Application-of-deep-convolutional-and-long-short-term-memory-neural/10.1117/12.2626040.short?SSO=1.
3. Ибрагимов, Б.А. и др. Physics-based loss and machine learning approach in application to non-Newtonian fluids flow modeling / Б.А. Ибрагимов, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, И.Н. Стебаков, А.С. Фетисов // IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022: Conference Proceedings. - 2022. - C.1-8. Doi: 10.1109/CEC55065.2022.9870411. [Электронный ресурс]. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9870411.
4. Казаков, Ю.Н. и др. Reducing rotor vibrations in active conical fluid film bearings with controllable gap / Ю.Н. Казаков, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, Л.А. Савин, Д.В. Шутин // "Nonlinearity, Information and Robotics 2022", Innopolis, 24.08.2022 - 27.08.2022. - 2022. - C.863-873. Doi: 10.20537/nd221226.
5. Дрёмин, В.В. и др. Моделирование течения неньютоновских жидкостей в тороидальном канале инерционного вискозиметра с системой технического зрения / В.В. Дрёмин, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, И.Н. Стебаков // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2022. - № 1. - C.129-147. Doi: https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-129-147. [Электронный ресурс]. - URL: https://science.swsu.ru/jour/article/view/977.
6. Корнаев, А.В. и др. Application of convolutional neural networks to rotary machines state recognition / А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2021. - № 1047. - C.1-5. Doi: 10.1088/1757-899X/1047/1/012144.
7. Казаков, Ю.Н. и др. Enhanced hydrodynamic lubrication of lightly loaded fluid-film bearings due to the viscosity wedge effect / Ю.Н. Казаков, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, С.В. Майоров, А.Ю. Родичев, Л.А. Савин, А.С. Фетисов // Tribology International. - 2021. - № 160. - C.1-16. Doi: 10.1016/j.triboint.2021.107027.
8. Казаков, Ю.Н. и др. Application of artificial neural networks to diagnostics of fluid-film bearing lubrication / Ю.Н. Казаков, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, Р.Н. Поляков // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. - № 734. - C.1-8. Doi: 10.1088/1757-899X/734/1/012154.
9. Корнаев, А.В. и др. Application of artificial neural networks to fault diagnostics of rotor-bearing systems / А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева, Л.А. Савин // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. - № 862. - C.1-6. Doi: 10.1088/1757-899X/862/3/032112.
10. Егоров, С.Я. и др. Application of artificial neural networks to solving variational problems in hydrodynamics / С.Я. Егоров, А.В. Корнаев, Е.П. Корнаева // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. - № 1553. - C.1-7.