华中科技大学机械学院研究生导师:李新宇

导师信息
华中科技大学研究生院
华中科技大学2020年考研复习资料

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.

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