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赵晟强
职称:博士在读
单位:华中科技大学
社会任职:

个人简介

研究方向
主要为智能机器人操作规划与优化算法、数字孪生智能制造、工业级人工智能算法等研究:
1. 机器人加工轨迹姿态规划与精度预测控制:实现基于时变交互复合约束的机器人智能加工柔性规划,服务场景聚焦大尺寸舰船螺旋桨机器人铣磨加工,合作企业包括广船国际、上海倍豪、大连船推、南高齿集团;
2. 构建基于加工精度、效率与质量机理牵引的智能机器人规划中枢与智能孪生系统,结合在线监测、数字化表征与不确定性校准,提供自适应加工工艺预判并辅助人本决策,合作企业为国家数字化设计与制造创新中心;
3. 开展群智能优化、深度神经网络、深度强化学习、深度迁移学习等工业级人工智能算法研究发,服务场景包括工业机器人、智能操作系统等,数字孪生设计与制造软件等,合作企业包括北京航天三院、中航331。

教育经历

  • 2015.09 - 至今 华中科技大学 本科、硕博连读(2020年获硕士国家奖学金,2023年获博士国家奖学金) 机械科学与工程学院 机械工程
  • 2016.09 - 2019.06 本科-双学位(优秀毕业生) 华中科技大学 经济学院 金融专业/经济学双学位
  • 2017.07 - 2017.08 国际学术交换生(获评优秀) 曼彻斯特大学 材料学院与商学院 获“曼大”20学分奖励,优秀国际交换生

学术贡献

  • 高水平论文:共发表SCI/EI论文18篇,其中一作SCI/EI共7篇,期刊累计IF > 43,4篇一区Top,代表性成果为:
  • Shengqiang Zhao, Fangyu Peng, et al. Robotic milling posture adjustment under composite constraints: A weight-sequence identification and optimization strategy. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. (IF 9.1 中科院 1 区 Top)
  • Shengqiang Zhao, Fangyu Peng, et al. A self-adaptive agent for flexible posture planning in robotic milling system. Journal of Manufacturing Systems. (IF 12.2 中科院 1 区 分区 Top1)
  • Shengqiang Zhao, Hao Sun, Fangyu Peng, et al. Feature fusion and distillation embedded sparse Bayesian learning model for in-situ foreknowledge of robotic machining errors. Journal of Manufacturing Systems. (IF 12.2 中科院 1 区 分区 Top1)
  • Shengqiang Zhao, Fangyu Peng, et al. Physical multi-factor driven nonlinear superposition for machining deformation reconstruction. International Journal of Mechanical Sciences. (IF 7.1 中科院 1 区 Top)
  • Shengqiang Zhao, Hao Sun, Fangyu Peng, et al. Parametric Characterization and Distribution Consistency Evaluation of Machining-Induced Residual Stresses. ASME. J. Manuf. Sci. Eng. (IF 2.4 美国制造工程师协会 ASME 汇刊)
  • Shengqiang Zhao, Fangyu Peng, et al. A foreknowledge perception method of multi-stages machining accuracy in aviation turbine shafts based on hidden Markov model and Neural networks, 2022 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). IEEE. (2022, 日本, 札幌);
  • Shengqiang Zhao, Fangyu Peng*, et al. Tool wear parameters identification in precision milling using a hybrid model combining cutting forces analytical model and Gaussian process regression method, 2021 27th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP), (2021, 上海) ;
  • 受ASME主编邀请参加 ASME-SME会议“MSEC2024|NARMC52”,并邀请作口头汇报(2024, 美国, Knoxville)。

工作经历