黄色仓库

报告题目：从竞赛到工程：数控机床数字孪生设计与系统实现

报告人：费习宏

报告时间：2026年1月9日 下午15:00-16:00

报告地点：电气楼112

报告对象：感兴趣的教师、本科生和研究生等

主办单位：电力电子与运动控制安徽省高等学校省级重点实验室、安徽省工业企业智能化产业共性技术研究中心、黄色仓库

报告人简介：

费习宏，博士，安徽工业大学讲师，硕士生导师，自动化系副主任，IEEE会员、中国自动化学会（CAAI）终身会员、中国振动学会（CSVE）会员。2023年6月博士毕业于中国科学技术大学自动化系。主要研究领域包括数据挖掘、图像处理和理论建模等，具体包括设备故障诊断与寿命预测、工业产品表面缺陷检测、复杂系统建模与分析等。近5年发表在Eng. Appl. Artif. Intell.、IEEE Trans. Circuits Syst. II, Exp. Briefs等SCI/EI论文 20 余篇；第一发明人申请国家发明专利 10 余项，其中获授权专利 2 项；登记软件著作权 5 项。主持纵横向项目共7项，其中产学研项目 1 项，安徽省高校自然科学重点项目 1项，安徽省重点实验室开放基金 5 项。获得全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛全国“最佳指导老师”，获CIMC“西门子杯”中国智能制造挑战赛全国“优秀指导教师”。以第一指导老师指导学生获得全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛全国特等奖1项，CIMC“西门子杯”中国智能制造挑战赛全国特等奖1项、一等奖1项和中国国际大学生创新大赛安徽省级铜奖2项等。

摘要：

面向“中国制造2025”，高档数控机床作为智能制造的核心基础装备，广泛应用于航空航天、轨道交通、汽车与能源装备等领域。西门子杯智能制造工程设计与应用赛项以“智能装备设计与数字孪生制造”和“智能产线数字孪生设计与开发（筹）”为两大方向，围绕数控机床研发与调试场景，组织参赛团队完成虚拟机床样机的建模、控制与工艺逻辑配置、系统联调与指标验证，形成可交付的工程方案与规范化成果。本报告以赛项宣讲为主线，结合本人在数据挖掘、图像处理与理论建模方面的研究，讨论相关方法在数字孪生制造中的应用：利用过程数据开展故障诊断与寿命预测，借助工业视觉实现表面缺陷检测与质量评估，并通过复杂系统建模支撑装备/产线性能分析与优化。报告旨在帮助师生理解智能制造竞赛的工程闭环与可延展的科研切入点。

欢迎全校师生踊跃参加！