一、个人简介

范爱龙，男，安徽巢湖人，1990年9月生，武汉理工大学交通与物流工程学院船机系、教授、博士/硕士生导师。

入选第七届中国科协青年人才托举工程（科协资助）、3551人才计划（光谷产业教授）、武汉理工大学“15551卓越人才工程”（青年拔尖人才）。

二、教育经历

2017年12月，毕业于武汉理工大学轮机工程专业，获博士学位，导师严新平院士。

2016年11月–2017年11月，获国家留学基金委资助，赴英国伦敦大学学院（UCL）博士联合培养，导师Richard Bucknall教授。

三、工作经历

2018年6月，入职武汉理工大学从事教学与科研工作；

2021年4月至2022年5月，工业和信息化部产业发展促进中心工作；

2024年5月至今，湖北东湖实验室智能船用装备技术创新中心副主任。

四、研究方向

船舶新能源与能效优化、混合动力与能量管理、船舶动力智能控制、综合能效仿真验证、大气污染物和温室气体排放监控、船载数据监测和数据挖掘等技术研发。

五、科研平台

水路交通控制全国重点实验室、国家水运安全工程技术研究中心、智能航运与海事安全国际科技合作基地，湖北东湖实验室（湖北省实验室）。

六、标志性成果

    [1]主持国家自然科学基金面上和青年、科技部重点研发计划等国家级项目7项；

    [2]发表SCI论文60余篇，其中一区论文35篇，ESI高被引论文4篇；

    [3]作为核心技术骨干承担工信部“绿色智能内河船舶创新专项”（国拨经费1.577亿元），研制两型绿色智能示范船以及智能能效、能量管理与排放监控等绿色智能系统；

    [4]依托湖北东湖实验室，研制新能源船舶运营监管平台，实现批量化新能源船舶“航行”与“三电系统”数据接入与智能管控；

    [5]以第一完成人获得中国航海学会科学技术进步一等奖（2025年）。

七、主要成果

代表性项目

[1]国家自然科学基金面上项目,52571365,动态环境下纯电动船舶能效-电池性能多目标协同优化理论, 2026.01-2029.12,主持,在研；

[2]科技部国家重点研发计划子课题, 2022YFB4300803, 实海况条件下船舶营运能效多源协同优化控制技术研究－多变要素耦合作用下船舶营运能效建模技术研究, 2022.12-2025.11, 主持；

[3]国家自然科学基金青年基金项目, 51809202, 复杂环境与载况耦合作用下的混合动力船舶能效预测控制方法研究, 2019.01-2021.12, 主持；

[4]工信部高技术船舶科研项目,内河绿色智能船舶动力系统应用技术研究－能效管理技术研究及软件开发,2020.01-2022.12, 主持；

[5]国家自然科学基金面上项目,51279149,船舶主机能效与通航环境动态响应关系研究, 2013.01-2016.12,参与；

[6]工信部高技术船舶科研项目, 2030型绿色智能沿海内河示范船－沿海内河船舶智能技术研究, 2023.01-2025.12,参与；

[7]工信部高技术船舶科研项目,船舶混合动力系统工程化应用研究－混合动力系统总体设计技术研究,2019.01-2021.12,参与；

[8]工信部高技术船舶科研项目,基于船舶能效指数（EEDI）验证状态实船测试及航速预报技术研究,2015.01-2017.12,参与；

[9]中国工程院战略咨询项目,水运低碳发展实现路径及重点任务,2022.01-2022.12, 主要参与；

[10]中国工程院战略咨询项目,智能船舶及产业高质量发展战略研究,2025.05-2026.04,主要参与。

国际合作项目

[1]科技部国家重点研发计划,中国和芬兰政府间科技合作子项目, SQ2025YFE0102169, 船用甲醇燃料发动机高压缸内直喷关键技术研究与验证－船用甲醇燃料发动机排放特性、控制策略与验证评估研究,2025.9-2028.9,主持,在研；（境内合作单位：中船711研究所；境外合作单位：芬兰瓦锡兰）

[2]科技部中国－克罗地亚科技合作委员会第10届例会人员交流项目,航运业温室气体净零排放关键技术研究, 2024.11-2026.11, 主持,在研；（境外合作单位：克罗地亚萨格勒布大学）

[3]湖北省国际科技合作项目,2024EHA038, 电动船舶动力系统能量管理技术研究,2024.9-2026.9, 主持,在研；（境外合作单位：瑞典查尔姆斯理工大学）

[4]科技部中国－克罗地亚科技合作委员会第9届例会人员交流项目,内河绿色船舶节能和环保动力系统研究,2019.11-2021.11, 主持（境外合作单位：克罗地亚萨格勒布大学）

企业委托项目

        [1] 中远海运集团科技项目，近海船舶运行控制关键技术研究及应用－船舶营运

    能效模型性能提升与场景应用技术研究, 2024.07-2026.06, 主持,在研；

        [2] 湖北东湖实验室科技创新项目，船舶多能源混动综合电力系统设计与节能控制

    技术研究－基于自学习算法的船舶航速智能动态优化方法, 2026.01-2028.01,主持,在 

    研；

[3]水路交通控制全国重点实验室开放基金,基于实测法的LNG和甲醇动力船舶节能减排评估分析,2023.02-2024.02, 主持；

[4]企业委托项目,考虑复杂工况的船舶CO₂及污染物实船测试与评估方法研究, 2024.03-2025.03, 主持；

[5]企业委托项目,长江干线船舶智能能效管理系统开发,2021.04-2024.04,参与。

代表性论文

以第一作者/通讯作者在《eTransportation》《Renewable and Sustainable Energy Reviews》《Applied Energy》《Energy》《IEEE Transactions on Transportation Electrification》《Transportation Research Part D Transport and Environment》《Transport Policy》《Ocean Engineering》等高水平期刊发表论文60余篇，其中一区论文35篇。论文总被引次数2257次，H指数26.

2024和2025年中国知网高被引学者TOP5%；ESI高被引论文4篇，其中第一作者2篇。

代表性国际期刊论文

[1]Fan A, Yang J, Yang L, et al. A review of ship fuel consumption models [J]. Ocean Engineering, 2022, 264: 112405.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，ESI高被引论文）

[2]Fan A,Xiong Y, Yan J, et al. Microscopic characteristics and influencing factors of ship emissions based on onboard measurements [J]. Transportation Research Part D Transport and Environment, 2024, 133: 104300.（SCI，中科院1区，影响因子7.7，ESI高被引论文）

[3]Fan A, Liu H, et al. LSTM-Augmented DRL for generalisableenergymanagement of hydrogen-hybridshippropulsionsystems[J].eTransportation, 2025, 100442.（SCI，中科院1区，影响因子17）

[4]Fan A,QiuH,GuanC, et al. Hierarchical real-time Wavelet-ECMS for hybrid energy management: A case study of wing-sail assisted electric propulsion ship[J].IEEE Transactions on Transportation Electrification,2025.（SCI，中科院1区，影响因子8.3）

[5]Fan A, Li Y, Fang S, et al. Energy management strategies and comprehensive evaluation of parallel hybrid ship based on improved fuzzy logic control[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification,2024, 10(4):7651–7666.（SCI，中科院1区，影响因子8.3）

[6]Fan A, Wang Y, Yang L, et al. A novel grey box model for ship fuel consumption prediction adapted to complex navigating conditions [J]. Energy, 2025, 315, 134436.（SCI，中科院1区，影响因子9.4）

[7]Fan A, Wang Y, Hu Z, et al. Multi-dimensional performance verification of ship fuel consumption prediction model under dynamic operating conditions[J]. Energy, 2025, 332, 137120.（SCI，中科院1区，影响因子9.4）

[8]Fan A, Qiu H, Yang L, et al. Hierarchical energy management system for ships based on MPC-ECMS with multi-dimensional testing and validation[J].Ocean Engineering, 2026, 346: 123875.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[9]Fan A,SunS,HuZ, et al. Enhancing transfer learning strategies for ship fuel consumption prediction under data scarcity[J]. Ocean Engineering, 2026, 351: 124398.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[10]Fan A, Xiong Y, Yang L, et al. Carbon footprint model and low–carbon pathway of inland shipping based on micro–macro analysis [J].Energy, 2023, 263: 126150.（SCI，中科院1区，影响因子9.4）

[11]Fan A, Yang J, Yang L, et al. Joint optimisation for improvingship energyefficiencyconsideringspeed andtrimcontrol [J]. Transportation Research Part D Transport and Environment, 2022, 113: 103527.（SCI，中科院1区，影响因子7.7）

[12]Fan A, Wang J, He Y, et al. Decarbonising inland ship power system: alternative solution and assessment method[J]. Energy, 2021, 226: 120266.（SCI，中科院1区，影响因子9.4）

[13] Liu H, Fan A*, Bucknall R, et al. Experimental verification of a dual-objective energy management strategy: a case study of hydrogen-electric ship[J]. Energy Conversion and Management, 2026, 348: 120659.（SCI，中科院1区，影响因子10.9，通讯作者）

[14]XiaM,Fan A*,HuZ, et al. Data augmentation-based approach to enhance the accuracy, generalization, and reliability of ship fuel consumption prediction[J]. Ocean Engineering, 2025, 122558.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[15] Hu Z, Fan A*, Mao W, et al. Ship energy consumption prediction: Multi-model fusion methods and multi-dimensional performance evaluation[J]. Ocean Engineering, 2025, 322: 120538.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[16]Liu H, Fan A*, Li Y, Li Y., Bucknall R, et al.Multi-objectivehierarchical energy management strategy for fuel cell/battery hybrid powerships[J]. Applied Energy, 2025, 379: 124981.（SCI，中科院1区，影响因子11）

[17]He Y, Yan X, Fan A*, et al. Assessing the Influence of Actual LNG Emission Factors within the EU Emissions Trading System [J]. Transport Policy, 2024, 159: 345-358.（SCI，中科院1区，影响因子5.3，通讯作者）

[18]Liu H, Fan A*, Li Y, BucknallR., Chen L. Hierarchical distributed MPC method for hybrid energy management: A case study of ship with variable operating conditions[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2024, 189: 113894.（SCI，中科院1区，影响因子16.3，通讯作者）

[19]Liu H,Fan A*, Li Y, et al. Testing methods for multi-energy ship energy management system: A systematic review[J].Ocean Engineering,2024, 304: 117889.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[20]Yan X, He Y, Fan A*. Carbon Footprint Prediction Considering the Evolution of Alternative Fuels and Cargo: A Case Study of Yangtze River Ships [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2023, 173: 113068.（SCI，中科院1区，影响因子16.3，通讯作者）

[21]Fan A, Wang Y, Yang L, et al. Comprehensive evaluation of machine learning models for predicting ship energy consumption based on onboard sensor data [J]. Ocean and Coastal Management, 2024, 248: 106946.（SCI，中科院1区，影响因子5.4）

[22]Fan A, Yan J, Xiong Y, et al. Characteristics of real-world ship energy consumption and emissions based on onboard testing[J]. Marine Pollution Bulletin, 2023, 194: 115411.（SCI，JCR 1区，影响因子4.9）

[23]Fan A, Li Y, Liu H, et al. Development trend and hotspot analysis of ship energy management [J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 135899.（SCI，中科院1区，影响因子10）

[24]Fan A, Li B, Yan J, et al. Analysing shipemissionsundercomplexoperatingconditions:insights from onboardmeasurementdata[J].Marine Pollution Bulletin, 2024, 209: 117280.（SCI，JCR 1区，影响因子4.9）

[25]Fan A, Fan X, Zhang M, et al. Data-driven ship typical operational conditions: a benchmark tool for assessing ship emissions[J]. Journal of Cleaner Production, 2024: 144252.（SCI，中科院1区，影响因子10）

[26]Fan A, Tian Z, Li Y, et al. MAPSO-based mode transition process optimisation of ship parallel hybrid power system[J]. Journal of Marine Engineering & Technology, 2025: 1-15.（SCI，影响因子4.4，JCR 1区）

[27] He Y, Fan A*, Wang Z, et al. Two-phase energy efficiency optimisation for ships using parallel hybrid electric propulsion system[J]. Ocean Engineering, 2021, 238: 109733.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[28]YangL, Yang J,Fan A*, et al. Fire risk assessment of electric ships on inland waterway based on GT-FFTA: A case study of China[J]. Ocean Engineering, 2025,332:121329.（SCI，中科院1区，影响因子5.5，通讯作者）

[29] Duan M, Wang Y, Fan A*, et al. Comprehensive analysis and evaluation of ship energy efficiency practices[J]. Ocean and Coastal Management, 2023, 231, 106397.（SCI，中科院1区，影响因子5.4，通讯作者）

[30]Shen C, Fan L*,Fan A*, Xu, K. A novel hierarchical real-time energy management strategy for marine transportation based on feedforward-feedback coordinated control[J]. Energy, 2026, 345,140137.（SCI，中科院1区，影响因子9.4）

[31]Zhou R, Yang L*,Fan A*, et al.  Systematic review of battery electric ship safety: risk factors, assessment methods, and preventive measures. International journal of naval architecture and ocean engineering, 2025, 17, 100710.

[32]Fan A, Yan X, Yin Q,Bucknall R, et al. A Novel Ship Energy Efficiency Model Considering Random Environmental Parameters [J]. Journal of Marine Engineering and Technology, 2020, 19(4): 215-228.（SCI，影响因子4.4，JCR 1区）

[33] Liu J, Yan X, Liu C, FanA, et al. Developments and Applications of Green and Intelligent Inland Vessels in China[J].Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(2): 318.（ESI高被引论文）

[34]Jovanović I, Perčić M, BahooToroody A, Fan A, Vladimir, N, et al. Review of research progress of autonomous and unmanned shipping and identification of future research directions[J]. Journal of Marine Engineering & Technology, 2024, 23(2): 82-97.（ESI高被引论文）

代表性中文期刊论文

[1]范爱龙,刘汉有,李涛涛等.氢电混合动力船舶功率分配控制与能量管理策略试验验证[J].交通运输工程学报, 2025, 25(4):221-237.（EI）.

[2]熊宇祺,范爱龙,严俊辉,张永波.内河船舶实际二氧化碳与大气污染物排放特征[J].交通运输工程学报, 2025,25(3):393-406.（EI）

[3]范爱龙,刘汉有,杨福宝等.船舶混合动力系统硬件在环仿真平台和试验研究[J].中国造船,2023,64(03):262-274.（EI）

[4]范爱龙,李永平,杨强,涂小龙.船舶混合动力系统能量管理预测控制方法研究[J].哈尔滨工程大学学报,2023,44(04).（EI）

[5]范爱龙,王拯,孙星,瞿小豪.基于不同场景的船舶航速优化模型与影响因素研究[J].中国造船,2021,62(01):162-171.（EI）

[6]范爱龙,严新平,李忠奎,张海颖.我国航运业绿色低碳发展的需求、路径与展望[J].船海工程,2024, 53(04): 1-5+12.（中文核心）

[7]严新平,刘佳仑,胡欣珏,范爱龙.新一代航运系统下未来船舶技术展望[J].船海工程,2024, 53(05): 1-4.（中文核心）

[8]范学龙,范爱龙,盛晨兴.基于聚类分析的船舶工况构建方法[J].船海工程,2025.（中文核心，录用）

[9]邱皓,范爱龙^*,管聪.基于多环反馈的混合动力系统正向仿真与策略应用[J].中国舰船研究,2025，20(6), 339-354.（中文核心）

[10]贺亚鹏,严新平,范爱龙^*,王拯.船舶智能能效管理技术发展现状及展望[J].哈尔滨工程大学学报,2021,42(03):317-324.（EI）

[11]范爱龙,严新平,尹奇志,等.船舶主机能效模型[J].交通运输工程学报, 2015, 15(4): 69-76.（EI）

[12]范爱龙,涂小龙,吴洁,田智齐,李永平,贺亚鹏.船舶能效知识图谱构建与研究现状分析[J].中国航海,2022,45(04):117-128.（中文核心）

[13]范爱龙,熊宇祺,贺亚鹏等.长江船舶替代燃料动力全生命周期碳足迹研究[J].船舶工程,2022,44(12):70-75+81.（中文核心）

[14]范爱龙,贺亚鹏,严新平,等.智能新能源船舶的概念及关键技术[J].船舶工程, 2020, 42(03)：8-12+38.（中文核心）

[15]范爱龙,李方轩.基于实船监测的内河船舶能效数据特征挖掘及建模研究[J].武汉理工大学学报,2020,42(06):26-34.

[16]严新平,贺亚鹏,贺宜,范爱龙,刘佳仑,张笛.水路交通技术发展趋势[J].交通运输工程学报,2022,22(04):1-9.（EI）

[17]严新平,刘佳仑,范爱龙,马枫,李晨.智能船舶技术发展与趋势简述[J].船舶工程,2020,42(03):15-20.（中文核心）

授权发明专利

[1]严新平,范爱龙,尹奇志,等.基于主机能效与通航环境的船舶航速优化装置及方法[P].中国：ZL201410289556.7.（已授权）

[2]范爱龙等.一种混合动力船舶的能效预测控制系统及方法[P].中国：ZL202010705302.4.（已授权）

[3]范爱龙,李斌,袁成清,等.一种船舶碳排放在线监测系统[P].中国：ZL202410891074.2.（已授权）

[4]范爱龙,熊宇祺,等.一种营运船舶本地化排放因子测试方法[P].中国：ZL202310801791.7.（已授权）

[5]范爱龙,田智齐,等.一种混合动力船舶模式切换过程波动抑制方法[P].中国：ZL202310612125.9.（已授权）

[6]范爱龙,王亦夫,等.一种结合机理模型和数据驱动模型预测船舶油耗的方法[P].中国：ZL202410900823.3（已授权）

[7]范爱龙,李永平等.一种虚实融合的船舶能量管理策略验证方法与平台[P].中国：ZL202310399187.6.（已授权）

[8]范爱龙,刘汉有等.一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法与系统[P].中国：ZL202310399190.8.（已授权）

[9]范爱龙,李涛涛,等.基于深度强化学习的船舶能量管理策略构建与验证方法[P].中国：ZL202411664289.7.（已授权）

申请发明专利

[1]范爱龙,熊宇祺等.小比例混合动力船舶能量管理半实物仿真测试方法与平台[P].中国：202310407756.7.（公开实审）

[2]范爱龙,邱皓,等.多能源混合动力船舶能量管理策略的实时仿真验证方法[P].中国：202310937854.1.（公开实审）

[3]范爱龙,范学龙,等.营运船舶的排放评估方法、计算机设备和存储介质[P].中国：202410659004.4.（公开实审）

专著教材

[1]船舶智能设备与系统概论，人民交通出版社，2025.（联合主编）；

[2]交通运输行业低碳发展的实现路径和重点任务研究，科学出版社，2024.（负责水路交通部分）；

[3]中国能源与交通领域战略研究报告，科学出版社，2020.（参编水路交通部分）；

[4]交通运输领域前沿技术及其展望，人民交通出版社，2020.（参编水路交通部分）。

科技奖励情况

[1]我国内河新一代航运系统的绿色智能船舶技术体系研究及应用（2025年度中国航海学会科学技术进步一等奖）完成人：范爱龙（排名1）等；

[2]内河船舶端云融合智能航行系统关键技术与应用（2025年度中国智能交通协会科技进步一等奖）完成人：范爱龙（排名12）等；

[3]内河绿色智能船舶动力系统研制（2025年度中国造船工程学会科技进步二等奖）完成人：范爱龙（排名5）等；

[4]新能源船用关键技术研究及工程应用（2018年度中国航海学会科学技术进步一等奖）完成人：范爱龙（排名12）等；

[5]内河船舶自主航行关键技术与系统研制（2025年度武汉理工大学科技进步奖一等奖）完成人：范爱龙（排名5）等。

论文获奖情况

[1]范爱龙,贺亚鹏,严新平,等.智能新能源船舶的概念及关键技术（中国造船工程学会2020年优秀学术论文，《船舶工程》2019-2023年总被引次数TOP 10文章）；

[2]范爱龙,李永平,杨强,涂小龙.船舶混合动力系统能量管理预测控制方法研究（《哈尔滨工程大学学报》年度优秀论文）

[3]贺亚鹏,严新平,范爱龙*,王拯.船舶智能能效管理技术发展现状及展望（《哈尔滨工程大学学报》年度优秀论文）；

[4]范爱龙,熊宇祺,贺亚鹏等.长江船舶替代燃料动力全生命周期碳足迹研究（2022-2023年度《船舶工程》优秀学术论文）；

[5]严新平,刘佳仑,范爱龙,马枫,李晨.智能船舶技术发展与趋势简述（《船舶工程》2019-2023年总被引次数TOP 1文章）。

创新团队

[1]全国高校黄大年式教师团队（水路交通系统控制与安全教师团队）；

[2]交通运输行业科技创新人才推进计划重点领域创新团队（船舶动力系统可靠性与绿色技术创新团队）。

八、学术兼职

[1]《交通运输工程学报》《哈尔滨工程大学学报》《船舶工程》青年编委；

[2]中国造船工程学会青年工作委员会委员；

[3]中国机械工程学会设备智能运维分会青年委员；

[4]国际标准化组织船舶与海洋技术委员会内河船分委会（ISO/TC8/SC7）国内技术对口工作组专家。

九、教育教学

研究生招生

博士生、硕士生：交通运输工程（学术型、海南专项）、交通运输（专业型）、机械工程（学术型）、机械（专业型）。

研究生培养

[1]研究生在读：硕士12人、博士4人；

[2]培养成效：二人次获得博士生国家奖学金；四人次获得硕士生国家奖学金；一人次入选中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。

研究生毕业

[1]硕士研究生：11人（复旦大学、海军工程大学攻读博士学位；中国船级社、中船集团、中远海运集团、中车集团等单位工作）；

[2]博士研究生：1人（上海交通大学博士后）。

本科专业

交通设备与控制工程、轮机工程

指导学生竞赛

第十二届中国研究生能源装备创新设计大赛国家级三等奖（2025）

第十四届全国海洋航行器设计与制作大赛国家级一等奖（2025）

第二十届全国大学生交通运输科技大赛国家级二等奖（2025）

第十一届中国研究生能源装备创新设计大赛国家级三等奖（2024）

第十七届全国大学生交通运输科技大赛国家级二等奖（2022）

第七届全国大学生船舶能源与动力创新大赛特等奖、优秀指导教师（2024）

欢迎交通运输工程、轮机工程、船舶与海洋工程、航海技术、机械工程相关学科背景同学报考本课题组研究生和从事访学、博士后研究！

联系方式：范爱龙fanailong@whut.edu.cn

个人网页：

https://www.researchgate.net/profile/Ailong-Fan

https://www.sciencedirect.com/author/55874053100/ailong-fan