机电工程系IDEAL实验室博士生张炜于工业信息集成期刊发表数据驱动反向设计最新成果

Elsevier出版集团旗下《Journal of Industrial Information Integration》国际期刊,近日发表厦门大学航空航天学院侯亮教授课题组最新研究成果:Operating data-driven inverse design optimization for product usage personalization with an application to wheel loaders. https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100212

如何有效挖掘和利用产品运行数据为工程设计领域研究和应用中一个极具挑战的问题。运行数据一般具有多源、实时、大量和异构等特点,现有消费类产品使用大数据的研究成果难以直接适用于复杂装备,需要复杂装备研发设计特点和需求提出相应的运行数据挖掘分析和反馈的新方法。

数据驱动反向设计优化

数据驱动反向设计概念的本质是将设计决策基于事实而非假设,其基本任务包括建立一个具有反向关系的预测模型,并通过预测模型寻找最佳参数设置。通过对产品使用数据挖掘分析,具象化产品使用情况,以此构建不同应用场景的反向关系模型,实现个性化客户需求匹配。

反向设计理论应用前景广泛。目前,博士生张炜所在课题组“机电系IDEAL实验室”已将该研究成果应用于客车、工程机械、精密加工过程等工程设计实践领域。

Journal of Industrial Information Integration(JIII),即《工业信息集成》,是工程技术最重要的国际顶级学术期刊之一,每年出版的文章数量很少同时拥有较高的影响因子(5年影响因子为10.615)。

厦门大学机电工程系博士生张炜为该文第一作者,侯亮教授为通讯作者。论文中相关研究工作得到多个基金(国家自然科学基金(51975495)、中央引导地方专项(2020L3002)和国家重点研发计划(2020YFB1709901))的支持。