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    方杰

    发布时间:2024-06-12  发布者: 点击阅读数:

     

    姓名:方杰

    学历/专业:博士研究生/机械工程

    团队/平台:先进制造与智能机器人实验室

    通讯地址:湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路武汉工程大学,机电工程学院

    E-mail: fangjie@wit.edu.cn

     

    【个人简介】

    方杰,男,博士,硕士研究生导师。2019年6月获中南大学工学硕士学位,2023年12月获华中科技大学工学博士学位,2023年12月起在武汉工程大学机电工程学院从事教学与科研工作。主要研究方向为数字化制造与智能制造、智能排样、航天轻质铝合金高性能制造等。主持武汉工程大学自然科学基金项目、复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心开放课题项目以及企业横向课题,作为核心成员参与了国家自然科学基金面上项目、航天联合基金项目、中央高校基本科研业务费专项项目等多个科研项目的研究。在智能制造领域发表SCI/EI收录论文10余篇,申请发明专利9项,软件著作权1项。获优秀共产党员、知行优秀一等奖、一等博士学业奖学金等多项荣誉或奖励。

     

    【科研项目】

    Ø 黄石市高新技术企业横向项目,X013085,大升降比高精度重载螺旋式举升机的研制,2024-03至2026-07,50万元,在研,主持

    Ø 复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心开放课题项目,IDICP-KF-2024-12,基于视觉随动测量的铣削机器人加工余量均匀化调控研究2024-04至2026-04,5万元,在研,主持

    Ø 武汉工程大学自然科学基金项目,面向变型式生产的知识迁移排样理论与方法研究,2024-7至2026-6,5万元,在研,主持

    Ø 武汉市国有企业横向项目,机器视觉识别的开发,2024-01至2024-04,16万元,结题,参与

    Ø 国家自然科学基金面上项目,51975231,基于迁移学习和知识复用的智能套料理论与方法研究,2020-01至2023-12,60万元,结题,参与

    Ø 中央高校学科交叉专项智能制造项目,2019kfyXKJC043,基于迁移学习的典型重工行业智能套料理论与方法研究,2019-01至2021-12,30万元,结题,参与

    Ø 国家自然科学基金面上项目,518755832219铝合金多尺度微结构演变与过渡环高性能制造方法研究2019-01至2022-12,60万元,结题,参与

    Ø 航天联合基金项目,U1637601,航天大型2219铝合金环件形性精准协同制造的科学基础

    2017-01至2020-12,680万元,结题,参与

     

    【研究方向】           

    数字化制造与智能制造、智能排样、航天轻质铝合金高性能制造

     

    学术论文

    [1] Fang J, Rao Y, Zhao X, and Du B. A Hybrid Reinforcement Learning Algorithm for 2D Irregular Packing Problems[J]. Mathematics, 2023, 11(2): 327.

    [2] Fang J, Rao Y, Luo Q, and Xu J. Solving One-Dimensional Cutting Stock Problems with the Deep Reinforcement Learning[J]. Mathematics, 2023, 11(4): 1028.

    [3] Fang J, Rao Y, and Shi M. A deep reinforcement learning algorithm for the rectangular strip packing problem[J]. Plos one, 2023, 18(3): e0282598.

    [4] Fang J, Rao Y, Liu P, and Zhao X. Sequence transfer-based particle swarm optimization algorithm for irregular packing problems[J]. IEEE Access, 2021, 9: 131223-131235.

    [5] Fang J, Rao Y, Guo X, and Zhao X. A reinforcement learning algorithm for two-dimensional irregular packing problems[C]// 2021 4th International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence. 2021: 1-6.

    [6] Fang J, Rao Y, Ding W, and Meng R. Research on two-dimensional intelligent nesting based on Sarsa-learning[C]// 2022 5th International Conference on Advanced Electronic Materials, Computers and Software Engineering (AEMCSE). IEEE, 2022: 826-829.

    [7] Zhao X, Rao Y, Fang J. A reinforcement learning algorithm for the 2D-rectangular strip packing problem[C]//Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2022, 2181(1): 012002.

    [8] Zhao, X, Rao, Y, Meng, R, & Fang, J. A Q-learning-based algorithm for the 2D-rectangular packing problem. Soft Computing, 2023, 1-14.

    [9] Guo, W., Yi, Y., Huang, S., Mao, X., Fang, J., He, H., & Hu, B. Effects of deformation temperature on the evolution of second-phase and mechanical properties of large 2219 Al-Cu alloy rings. Materials Characterization, 2020, 160, 110094.

    [10] Guo, W., Yi, Y., Huang, S., Mao, X., Fang, J., Tong, D., & Luan, Y. Manufacturing large 2219 Al–Cu alloy rings by a cold rolling process. Materials and Manufacturing Processes, 2020, 35(3), 291-302.

    [11] Guo, W., Yi, Y., Huang, S., He, H., & Fang, J. Effects of warm rolling deformation on the microstructure and ductility of Large 2219 Al–Cu Alloy Rings. Metals and Materials International, 2020, 26: 56-68.

    [12] 方杰, 易幼平, 黄始全, 等. 预拉伸变形对 2219 铝合金环形件组织与力学性能的影响[J]. 材料导报, 2019, 33(18): 3062-3066.

    [13] 杜冰, 郭晓强, 方杰, 等. 二维不规则图形排样问题的一种混合求解算法[J]. 锻压技术, 2022, 47(3): 39-45.

    [14] 闫宽, 张聪, 陈绪兵, 李明超, 方杰, 叶冬. 激光软钎焊系统中半导体激光器温度模型预测控制设计[J]. 光学学报, 2024, 44(14): 01.

     

    发明专利

    [1] 饶运清, 方杰, 刘攀, 罗强, 等. 基于零件形状相似性的排样任务可复用性评价方法及系统[P]. 发明专利,  CN202211030285.4, 申请日期:2022-08-26.

    [2] 饶运清, 方杰, 赵旭升, 杨飘若. 基于网络迁移和混合定位的二维不规则排样方法与应用[P]. 发明专利, CN202311008987.7, 申请日期:2023-08-10.

    [3] 吴剑钊, 方杰, 张超勇, 王炜, 等. 基于RSM-Kriging-GA算法的泛园区空调系统能耗优化方法及系统[P]. 发明专利, CN202010794309.8, 申请日期:2020-08-10.

    [4] 孙伟平, 史明亮, 饶运清, 方杰. 一种基于演员-评论家的二维不规则零件排样方法和系统[P]. 发明专利, CN202210592548.4, 申请日期:2022-05-27.

    [5] 饶运清, 罗强, 方杰, 丁为, 等. 一种基于并行分组遗传算法的线材斜切下料方法[P]. 发明专利, CN202210916500.4, 申请日期:2022-08-01.

    [6] 饶运清, 赵旭升, 方杰. 基于封闭间隙反馈与强化学习的零件智能排样方法及系统[P]. 发明专利, CN202210822569.0, 申请日期:2022-07-12.

    [7] 饶运清, 杨飘若, 罗强, 方杰, 等. 一种考虑热变形的基于动态边界的钢板切割方法及系统[P]. 发明专利, CN202211165374.X, 申请日期:2022-09-23.

    [8] 饶运清, 赵旭升, 罗强, 方杰,等. 一种基于最佳匹配规则与禁忌搜索的排样优化方法和系统[P]. 发明专利, CN202211615149.1, 申请日期:2022-12-15.

    [9] 饶运清, 杨飘若, 罗强, 亓鹏,方杰, 等. 基于物料齐套性的混流装配加工系统批量计划优化方法[P]. 发明专利, CN202310068302.1, 申请日期:2023-01-13.

     

    【软件著作权与书籍著作】

    [1] 饶运清, 亓鹏, 方杰. 超边界二维布列优化软件(SmartNest_Beyond,2022SR0426534), 2022-04-02.

    [2] Rao Y, Luo Q. Intelligent Algorithms for Packing and Cutting Problem[M]. Springer Nature, 2022. (方杰参著第四章). 

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