1998-2022 ChinaKaoyan.com Network Studio. All Rights Reserved. 沪ICP备12018245号
分类:导师信息 来源:华中科技大学 2019-06-25 相关院校:华中科技大学
个人基本情况
李新宇(Li Xinyu,Professor),1985年1月生,博士,湖北仙桃人,华中科技大学机械学院教授,“数字制造装备与技术”国家重点实验室成员,获湖北省杰出青年基金项目资助、全国优秀博士学位论文提名奖。现从事智能制造系统、车间调度、智能优化与机器学习等方面的科研工作。近年来,主持国家自然科学基金项目3项、装备预研教育部联合基金1项等科研项目;参与973课题、国家科技支撑计划、国家自然科学基金重点项目及企业委托课题等。出版专著4部、发表SCI 论文60余篇、授权发明专利13项。担任《工业工程》编委。入选华中学者“晨星岗”、武汉市青年科技晨光计划。担任湖北省机械工程学会工业工程专业委员会副理事长、湖北省运筹学会理事/副秘书长、中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会副秘书长/常务委员。获教育部自然科学一等奖1项(排名第4)、中国运筹学会“青年科技奖”提名奖、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会“青年科学家奖”。
邮箱:lixinyu@hust.edu.cn
主要研究方向
智能制造系统
车间调度
智能优化与机器学习
开设课程《运筹学》
《调度:原理、算法及系统》
近年的科研项目、专著与论文、专利、获奖承担的科研项目:
主要负责人
1. 2014.1-2017.12,国家自然科学基金面上项目“面向离散制造系统的集成式工艺规划与车间调度问题研究”(51375004),82万。
2. 2011.1-2013.12,国家自然科学基金青年项目“集成式工艺规划与车间调度问题的理论、方法及其扩展研究”(51005088),20万。
3. 2012.6-2014.6,国家发改委2012年海洋工程装备研发及产业化专项子课题“深水多功能支持船产品数据共享系统开发与应用”,100万。
主要参与者
1. 2014.1-2018.10,国家重点基础研究计划(973计划)项目“高服役性能海洋动力定位装备制造的基础研究”子课题“全回转推进装备响应灵敏性分析与敏感装配参数优化”(2014CB046705),参与,287万。
2. 国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究”(51435009),参与,320万。
荣誉与奖励:
1. 获教育部自然科学一等奖,2013(排名第4)
2. “全国优秀博士学会论文”提名,2012
3. 湖北省优秀博士学位论文,2011
4. “湖北省第十四届自然科学优秀学术论文奖”一等奖,2012
5. 中国运筹学会“青年科技奖”提名奖,2010
代表性著作:
(1) 书籍
潘全科,高亮,李新宇。《流水车间调度及其优化算法》,华中科技大学出版社,2013(中文)
(2) 期刊
1. Li X Y, Gao L, Shao X Y. An active learning genetic algorithm for integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2012, 39: 6683-6691.
2. Li X Y, Gao L, Li W D. Application of game theory based hybrid algorithm for multi-objective integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2012, 39: 288-297.
3. Li X Y, Gao L, Wen X Y. Application of an efficient modified particle swarm optimization algorithm for process planning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2013, 67: 1355-1369.
4. Li X Y, Zhang C Y, Gao L, Shao X Y. An agent-based approach for integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2010, 37(2): 1256-1264.
5. Li X Y, Gao L, Shao X Y, Zhang C Y. Mathematical modeling and evolutionary algorithm-based approach for integrated process planning and scheduling. Computers & Operations Research, 2010, 37(4): 656-667.
6. Li X Y, Shao X Y, Gao L. An effective hybrid algorithm for integrated process planning and scheduling. International Journal of Production Economics, 2010, 126: 289-298.
7. Li X Y, Shao X Y, Gao L. Optimization of flexible process planning by genetic programming. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2008, 38: 143-153.
8. Shao X Y, Li X Y, Gao L, Zhang C Y. Integration of process planning and scheduling - a modified genetic algorithm-based approach. Computers & Operations Research, 2009, 36(6): 2082-2096.
9. Gao L, Huang J D, Li X Y*(通讯作者). An effective cellular particle swarm optimization for parameters optimization of a multi-pass milling process. Applied Soft Computing, 2012, 12: 3490-3499.
10. Gao L, Qian W R, Li X Y*(通讯作者). Application of memetic algorithm in assembly sequence planning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2010, 49: 1175-1184.
扫码关注
完美·体育(中国)官方网站,WANMEI SPORTS信息一网打尽