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个人简介

郭宇,毕业于华中科技大学机械设计及理论专业,获博士学位,现为南京航空航天大学教授、博士生导师、机电学院副院长,主要研究为制造物联网、工业大数据、制造系统仿真与数字孪生、增强装配等。 江苏省青蓝工程优秀教学团队负责人、江苏省青蓝工程骨干教师、江苏省333高层次人才、江苏省智能制造服务联盟副理事长、江苏省企业技术改造协会智能制造工作委员会副主任委员、江苏省工程师协会智能制造工作委员会副主任委员、航天智能制造技术创新联盟智能系统与工业互联专业委员会委员、南京市经济社会发展咨询委员会委员。《IEEE Internet of Things Journal》、《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》等国际期刊审稿专家。 出版专著2部,发表论文150余篇,授权发明专利和软著30余项,主持国家级、省部级等项目20余项,获国家级、省部级成果奖励10余项。 工作经历: 2003.10—现在 讲师、副教授、教授南京航空航天大学 2016.06—现在 机电学院副院长 南京航空航天大学 著书 [1] 制造物联技术科学出版社,2017. [2] 互联网+智能制造,凤凰出版传媒(江苏“十三五”重点出版物出版规划项目),2017 发明专利: [1] 基于RFID和UWB的大型离散制造车间全息地图及实现方法,ZL201710128306.9 [2] 一种物联网网关的实现装置,ZL201710717495.3 [3] 基于UWB的车间物料配送控制与管理平台,ZL201610330977.9 [4] 基于UWB的离散制造车间物料配送小车控制系统,ZL201510381283.3 [5] 非直达径环境下单接收器的超宽带定位方法,ZL201410112789.X [6] 基于数据采集协处理器的制造车间个人电子看板系统,ZL201410127923.3 [7] 面向离散制造车间的RFID中间件的实现方法,ZL201310074547.1 [8] 基于物联网的离散制造车间监控教学演示方法及系统,ZL201310128964.X [9] 基于物联网的离散制造车间监控教学演示系统,ZL201320186152.6 获奖情况: [1] 中国电子科技集团科学技术进步奖,一等奖,基于虚拟样机的雷达设计制造一体化技术,2019年 [2] 江苏省教学成果奖,二等奖,面向制造业转型发展的大学生机械创新设计能力培养体系改革与实践,2017年 [3] 国家高等教育教学成果奖,二等奖,面向航空先进制造技术的机械工程专业培养体系改革与实践,2014年 [4] 江苏省教学成果奖,特等奖,面向航空先进制造技术的机械工程专业培养体系改革与实践,2013年 [5] 江苏省科技进步奖,三等奖,轨道交通车辆制造柔性工装系统及其应用,2011年 [6] 国防科技进步奖,三等奖,武器装备快速扩散制造系统及其应用研究,2010年 [7] 教育部,教育部科技进步奖,二等奖,面向行业专业设计制造系列软件及其应用,2007年 讲授课程: 《飞行器制造技术基础》,《产品数据管理》,《飞行器先进制造技术导论》等。 承担项目: 近年来承担国家级省部级项目10余项,主要科研项目有: [1] 国家自然科学基金(面上):基于实时位置信息的大型离散车间制造行为研究 [2] 国防基础科研项目(重点):大型军工制造车间物联感知与智能监控技术研究 [3] 总装装备预研共用技术(重点):智能制造示范线技术 [4] 国防基础科研项目(重点):武器装备制造过程物联集成与控制技术 [5] 国防基础科研项目(重点):武器装备数字化总装生产线构建与应用技术 [6] 国防基础科研项目:武器装备制造大数据分析与智能决策支持技术, [7] 国防基础科研项目(重大):模型驱动的航天器系统智能研制系统及示范应用 [8] 国防基础-强基工程项目:面向军工产品精准配送的智能感知网络构建技术

研究领域

智能制造系统与技术、数字化设计与制造

近期论文

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[1] A Two-stage Transfer Learning Based Deep Learning Approach for Production Progress Prediction in IoT-Enabled Manufacturing. IEEE Internet of Things Journal, 2019,6(6). 中科院1区, Top期刊, 影响因子:9.936 [2] Big data driven jobs remaining time prediction in discrete manufacturing system: a deep learning-based approach. International Journal of Production Research, 2019,58(9). 中科院2区,影响因子:4.577 [3] A Parallel Gated Recurrent Units (P-GRUs) network for the shifting lateness bottleneck prediction in make-to-order production system. Computers & Industrial Engineering, 2019, 140(2). 中科院2区, 影响因子:4.135 [4] An internet-of-things-based workshop logistics optimization method for discrete manufacturing. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2019, 32(1). 中科院3区,影响因子:2.861 [5] Mining Frequent Trajectory Patterns of WIP in Internet of Things based Spatial-temporal Database. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2017,30(12). 中科院3区,影响因子:2.861 [6] A Location Prediction Method for Work-in-Process based on Frequent Trajectory Patterns. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2019, 233(1). 影响因子:1.982 [7] A hybrid optimization approach for unequal-sized dynamic facility layout problems under fuzzy random demands. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2019, 233(1).影响因子:1.982 [8] 离散车间制造物联及其关键技术研究与应用综述, 计算机集成制造系统, 2019, 25(2). EI [9] 一种面向订单剩余完工时间预测的SOM-FWFCM特征选择算法. 中国机械工程, 2019, 12. EI [10]基于混合优化算法的飞机总装脉动生产线平衡问题. 计算机集成制造系统, 2018,10. EI

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