第4期青年学者学术前沿交流会，邀您与青年学者共话学术发展前沿、共谋学科交叉融合。

时间：2025年4月18日（周五）11:30

地点：机电学院三楼会议室

主讲人简介

个人简介：

刘超，男，1989年5月生，工学博士，副教授，硕士生导师，巴渝学者计划青年学者。主要从事人机协作与具身智能机器人、工业大模型与知识图谱、“人-机-物”群智赋能与协同机理、信息物理生产系统（CPPS）自治运行管控与决策优化等智能制造系统及制造自动化方面的研究。中国自动化学会3D打印与社会制造专委会创始委员；主持国家自然科学基金项目1项、重庆市自然科学基金面上项目等3项；参与国家级项目若干项、省部级项目若干项。已在《Robot. Compu.–Integr. Manuf.》《Proc. Inst. Mech. Eng. Part B–J. Eng. Manuf.》《Proc. Inst. Mech. Eng. Part C–J. Mech Eng. Sci.》等期刊上发表论文15篇，授权国家发明专利3项、软件著作权2件，以第一作者撰写并出版Springer英文专著2章。获中国公路学会科学技术二等奖1项，重庆市公路学会科学技术一等奖、二等奖各1项；获2018智能制造国际博士生学术论坛最佳论文奖；获IEEE可靠性学会重庆分会2022年度杰出贡献奖。

分享题目：多品种变批量混流制造系统分层调控与动态重构研究

分享摘要：

随着新一代信息技术与制造技术的深度融合，产品制造模式由传统大规模制造向大规模个性化定制生产转变。当前，大规模定制需求高、产品交期短、研制型产品与批产型产品共用制造资源等现状导致其制造系统呈现出多品种、变批量、离散与流水混流生产的特征，致使柔性与效率难兼顾的问题尤为突出。通过“机理研究-方法研究-案例验证”的整体思路，从上层全局规划、下层局部自组织两个层次出发研究多品种变批量混流制造系统的分层协同优化问题。通过上层“工艺规划-分批重组-生产排程”全局联动优化研究，揭示制造系统上层全局多重动态耦合与分层调控机理；通过下层制造单元内“在制品-设备”多向选择和单元间生产任务的主动协调，解决高频随机扰动下柔性响应能力差的问题，揭示车间制造设备及单元的Agent化封装、协同交互与自治协作网络创成机制。

个人简介：

李嘉琳，男，1993年5月生，工学博士，讲师，800cc全讯白菜网。毕业于东北大学，机械工程与自动化学院。主要研究方向基于数据驱动方法进行机械设备故障预测与健康管理的深度学习算法开发以及基于深度学习方法的机电设备结构优化。主持中国博士后基金面上项目、重庆市教委青年项目等各类项目4项，获得2024年度重庆市博士后研究项目特别资助（三等）。已在《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Computers & Industrial Engineering》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》等期刊以第一作者发表10余篇学术论文，担任MSSP、RESS、JIMS等SCI杂志审稿专家。

分享题目：深度学习驱动的工业设备智能进化：运维决策优化与智能制造升级的融合创新

分享摘要：

在装备制造智能化升级进程中，传统方法在设备健康管理和零部件设计优化方面面临实时性不足与跨领域协同困难的双重挑战。报告介绍了构建面向机械系统全生命周期的智能协同框架，通过深度融合设备运行监测与结构设计优化，实现故障预警与性能提升的闭环迭代。在设备健康管理层面，建立多源工业数据融合分析模型，基于时序特征自学习机制精准识别早期异常征兆，同步构建设备退化轨迹预测模型，为预防性维护提供决策支持。在结构优化领域，创新研发数据驱动的动态设计方法，通过物理场仿真与智能生成模型协同工作，自动探索满足多重约束条件的最优结构方案，显著提升零部件功能性能与可靠性指标。提出框架成功实现关键部件异常状态的超前预警，并产出兼具轻量化与高可靠性的创新结构设计方案，有效降低非计划停机风险同时延长设备服役周期。这种跨域协同方法为智能制造时代机械系统的自我感知与持续进化提供了新的技术范式。