数字制造装备与技术国家重点实验室

主要研究人员

饶运清
专业:机械学
职称:教授/博导
办公电话:027-87559417
电邮:ryq@mail.hust.edu.cn

详细资料

1968年4 月出生,湖北省赤壁市人,中共党员。1989年6月华中科技大学机械制造专业本科毕业,1992年6月华中科技大学机械制造专业硕士毕业后留校任教,1999年9月获该校机械制造及其自动化专业工学博士学位,2001年10-12月受香港蒋氏基金资助赴德国亚琛工业大学进行工业生产管理(MIP)课程培训,2002年10月晋升教授,2004年9-2005年9月国家公派赴英国牛津大学工程科学系访问学者,2006年-2013年担任数字制造装备与技术国家重点实验室副主任,现为华中科技大学机械科学与工程学院教授,博士生导师。

主要学术兼职:中国机械工程学会高级会员;湖北省人工智能协会理事;欧盟I*PROMS研究网络成员;I.J.Production Research,I.J.Advanced Manuf.Tech., 机械工程学报,中国机械工程,计算机集成制造系统等杂志审稿人,国家自然科学基金通讯评议专家。

 

科研成果

专利:

[1] 一种具有可视化监控功能的智能料架装置. 专利号:ZL 2008 1 0048278.0

[2] 一种用于混流装配线的自动供料装置. 专利号:ZL 2009 1 0060430.1

[3] 绝缘纸板的自动排样方法. 专利号:ZL 2012 1 0053494.0

[4] 金属结构件的下料方法及其制造系统. 专利申请号: 201110459003.8

[5] 一种用于叶片生产的在制品监控方法. 专利申请号201310442034.1

[6] 一种用于钢板余料的监控方法和系统. 专利申请号201310442033.

承担的科研项目:

长期从事现代制造系统及其运行优化方面的科研、教学与工程实践,以项目负责人的身份先后承担国家自然科学基金2项、863课题3项、国家科技重大专项子课题1项、973项目子课题1项,此外还承担省科技项目和企业横向课题多项。作为主要参与者完成973课题1项、国家自然科学基金项目3项、863项目3项。相关科研成果获省部级以上科技奖励3项。以第一作者或通讯作者在国内外学术期刊和国际会议上发表论文60余篇,其中SCI/EI收录30余篇,合著专著1部。获计算机软件著作权10项,申请国家发明专利6项(其中3项已获得授权)。

目前在研的科研项目主要有:

[1] 国家重点基础研究发展计划(973计划)课题《全回转推进装备响应灵敏度分析与敏感装配参数优化》(2014-2018)

[2] 国家科技重大专项子课题《复杂曲面零件数控加工生产线生产管控一体化系统》(2013-2015)

[3] 企业横向合作项目《基于约束的排样优化算法研究》(2014-2015)

荣誉与奖励:

[1] 《面向汽车生产的MES关键技术研究、开发与工程应用》, 2009年教育部科技进步一等奖

[2] 《汽车整车及发动机生产过程优化技术与制造执行系统》,2010年中国机械工业科学技术一等奖

[3] 《大批量混流生产工艺过程优化平台及其在汽车等行业的应用》,2011年国家科技进步二等奖

代表性著作:

[1] Y. Rao, P. Li, X. Shao et.al. Agile manufacturing system control based on cell re-configuration. International Journal of Production Research, Vol. 44, No. 10, 15 May 2006, 1881–1905.

[2] Y. Rao, P. Li, X. Shao, et.al. A CORBA- and MAS-based architecture for agile collaborative manufacturing systems. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Vol. 19, No. 8, December 2006, 815–832

[3] Y. Rao, G. Huang, P Li, et. al. An integrated manufacturing information system for mass sheet metal cutting. Int J Adv Manuf Technol, v 33, n 5-6, June, 2007, p 436-448

[4] B. Wang, Y. Rao, X.Shao et al. Scheduling mixed-model assembly lines with cost objectives by a hybrid algorithm. Intelligent Robotics and Applications, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5315, 2008, pp 378-387.

[5] C. Zhang, Y.Rao and P. Li. An effective hybrid genetic algorithm for the Job-shop scheduling problem. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2008.11, 39(9-10): 965-974

[6] Y. Rao, W. Zhou and F. He,Development of manufacturing execution system with production modelling approaches. International Journal of Internet Manufacturing and Services, 2010, 2(3/4):265-280.

[7] Y.Rao, K.Wang and M.Wang. Modeling impact of choice complexity on production rate in mixed-model assembly system. International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2012,59(9-12):1181-1189

[8] Y. Zhou, Y. Rao, G. Zhang, et al. A new hybrid solution based on memetic algorithm for irregular packing problem. Advanced Science Letters, 2012, 15(1): 396-402

[9] Y.Rao, M.Wang and K. Wang. Scheduling a single vehicle in the just-in-time part supply for a mixed-model assembly line, Computers & Operations Research, 2013.40:2599-2610

[10]D. Qi and Y. Rao. An integrated approach on cut planning and nesting for metal structures manufacturing. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2014, 228: 527-539

[11] 邵新宇,饶运清著.制造系统运行优化理论与方法.科学出版社,2010.9

 

研究方向

现代集成制造(CIM);

先进制造系统(AMS);

制造执行系统(MES);

工业生产管理(MIP);

现代工业工程(IIE)

 

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