刘红奇（Liu Hongqi，Research Fellow），男，工学博士，国家数控系统工程研究中心研究员，博士生导师。 中国人工智能学会智能制造专委会秘书长，中国计量测试学会几何量专业委员会委员，国家自然科学基金通讯评议专家，International Journal of Machine Tools & Manufacture，Measurement Science and Technology等权威期刊的审稿人。2008年获得华中科技大学博士学位，2011年清华大学精仪系博士后出站，2012年至今在华中科技大学机械与科学工程国家数控系统工程研究中心从事教学与科研工作。 

       主要从事数控技术、机床动力学、装备智能化监控、机床误差建模与分析、制造大数据等方面的研究工作。主持和参与了国家自然科学基金面上项目、国家支撑计划课题、863课题、民口973课题、国家智能制造专项、国家数控专项等国家级重大科研项目17项和企业合作项目10项；发表文章SCI/EI 收录论文50多篇；授权发明专利40多项，获得软件著作权1项；相关成果获得湖北省科技进步一等奖1项和三等奖1项。

近年承担的科研项目： 
1.薄壁结构复杂时变工况切削过程在线监测与自适应调控，工信部，310万，2021-2023年，负责人；（在研）
2.基于信息物理系统（CPS）的计算机服务制造系统，工信部工业互联网工程，1600万，2020-2022年，参与；（在研）
3.基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，科技部重点研发计划，460万，2019-2022年，第二负责人；（在研）
4.甲板机械及其关键零部件可靠性数据库，高技术船舶科研项目，工信部，150万，2019-2021年，第二；（结题）
6.高精度薄壁零件加工的动力学特性分析与工艺在线精化方法研究，国家自然科学基金（面上项目）， 80万，2018.01-2021.12,负责人 ；（结题）
7.船海工程机电设备核心产品远程运维关键技术标准研究及试验验证,国家智能制造专项，24万，2018.1-2019.12负责人；（结题）
8.船海工程机电设备数字化车间，国家智能制造专项，100万，2017.1-2019.12，负责人；（结题）
9. 大型清洁高效发电设备智能制造数字化车间建设，国家智能制造专项，480万，2016.1-2018.12，负责人；（在研）
10. 中小型航空发动机轴类零件智能制造数字化车间建设，国家智能制造专项，100万，2017.1-2019.12,负责人；（结题）
11. 汽油发动机缸体、缸盖加工应用验证平台，国家重大专项（数控），339万，2014.1-2018.12，第二负责人；（结题）
12. 自适应加工技术应用研究，横向合作，72.6万，2017.10-2018.12,负责人；（结题）
13. 数控机床误差测量、分析与补偿技术，国家重大专项（数控），330万，2015.1-2018.12，负责人；（结题）
14. 数控机床滚珠丝杠磨损状态监测系统，横向合作，60万，2016.1-2017.12，负责人；（结题）
15.汽车发动机铣削加工刀具状态监测系统，横向合作，46万，2016.1-2017.12，负责人；（结题）
16.调距浆加工机床智能化升级，横向合作，42万，2016.6-2017.12，负责人；（结题）
17.加工状态下数控机床性能在线监测方法研究，国基金，80万，2013.1-2016.12，国家自然科学基金，负责人；（结）
18.精密卧式加工中心设计制造关键技术，国家863项，85万，2013-2015，负责人；（结题）
19.智能制造装备的功能创成与验证，国家973项目，750万，2013.1-2017.12，研究骨干；（结题）
20.面向高效低损伤及加工安全的高端装备智能化控制技术与系统，国家支撑计划，739万，2012.1-2015.12，第二负责人；（结题）
代表性著作:
[1]Y Xie,K Lian,Q Liu,C Zhang,H Liu.twin for cutting tool modeling, service and application strategy,Journal of Manufacturing Systems, 01/2021,Volume 58.

[2]Liu, Hongqi; Lin, Hai; Jiang, Xuchu ; Mao, Xinyong; Liu, Quanxin; Li, Bin.Estimation of mass matrix in machine tool‘s weak components research by using symbolic regression , COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING,01/2019, Volume 127

[3]Zhong, Xuemin; Liu, Hongqi; Mao, Xinyong ; Li, Bin.An Optimal Method for Improving Volumetric Error Compensation in Machine Tools Based on Squareness Error Identification,International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 08/2019, Volume 20, Issue 10

[4]Liu, Hongqi; Lin, Hai; Mao, Xinyong ; Jiang, Xuchu; Liu, Quanxin; Li, Bin.Surface roughness optimal estimation for disc parts turning using Gaussian-process-based Bayesian combined model, PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART C-JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING SCIENCE,06/2019, Volume 233, Issue 11.

[5]Shi, Chengming; Panoutsos, George; Luo, Bo; Liu, Hongqi, Li, Bin, Lin, Xu.Using multiple feature spaces-based deep learning for tool condition monitoring in ultra-precision manufacturing, 07/2018

[6]Luo, Bo; Wang, Haoting, Liu, Hongqi, Li, Bin, Peng, Fangyu.Early Fault Detection of Machine Tools Based on Deep Learning and Dynamic Identification, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 02/2018, Volume 66, Issue 1

[7]Zhong, XM; Liu, HQ; Mao, XY; Li, B; He, SP; Peng, FY.Volumetric error modeling and geometric error identification based on screw theory for a large multi-axis propeller-measuring machine, Measurement Science and Technology,05/2018, Volume 29, Issue 5

部分授权的发明专利：  
[1]基于坐标变换的导轨滑台运动的几何误差辨识方法  （201810568930.5）
[2]一种导轨基面直线度误差的解耦辨识方法（ 201710187911.3）
[3]一种基于深度学习的数控机床刀具磨损监测方法（201711117628.X）
[4]一种基于二维卷积理论的工序信号数据提取及存储方法（201710131445.7）
[5]一种基于电机电流的铣削刀具碰撞快速辨识方法（201510283806.0）
[6]一种铣削加工刀具破损监测方法（201510900583.8）