【调剂】上海工程技术大学徐培全老师课题组“硕士”研究生招生信息

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上海工程技术大学 材料学院“精密焊接与激光智能制造”团队徐培全课题组“硕士”研究生招生信息(材料加工工程(焊接)、智能制造(计算机技术、机器人工程、大模型)等相关方向)

导师简介:徐培全,上海工程技术大学材料学院(三级,2023.12-今),曙光学者。获美国焊接学会马剋-黑姆奖(McKay Helm Award),上海市优秀发明选拔赛银奖。相继在大连交通大学、上海交通大学、上海工程技术大学、香港科技大学、犹他州立大学、阿尔伯塔大学工作学习。在《焊接学报》、《焊接》、《焊接技术》、《电焊机》、JMPT、JAC、ASS、Weld J等发表150余篇论文。学术兼职:中国机械工程学会焊接学会高级会员(2021.10-今),上海焊接学会理事(2024.12-今),上海焊接协会理事(2018-2021),美国科促会AAAS会员,美国焊接学会AWS会员(2017.12-2020)。主持国家自然科学基金面上/青年基金、曙光/晨光计划、上海市自然基金以及与企业合作的“基于深度学习的PCB板焊点检测技术及AI计算机视觉系统”“基于半导体设备的超高磷化学镍材料开发”等项目,参与完成国家自然科学基金、科技部国际科技合作(中德激光)、大连市科委及与上海永大电梯、上海交运集团等公司的产学研合作项目。研究兴趣包括,
1.焊接机器人
2.焊接材料
3.硬质合金
4.深度学习及大模型
5.计算机视觉
6.半导体材料

招生要求;
1. 本科或专科毕业或应届毕业生,材料加工工程(焊接方向)、智能制造(计算机技术、机器人工程、大模型)等相关方向,成绩优良。
2. 符合上海工程技术大学材料学院的硕士研究生入学条件。
3. 有好奇心,科研兴趣浓厚,静得下心,学习勤奋。
4. 以下为加分项:具有材料加工工程(焊接)或计算机研究背景;在主流期刊发表过论文;熟悉一门编程语言;具有人工智能的项目经验。

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16417676-1

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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