个人简介：

朱海华，工学博士，南京航空航天大学机电学院副教授，院长助理，江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师、江苏省“双创”优秀博士人才计划、“绿杨金凤”优秀博士人才计划。“航空航天先进制造教师团队”全国高校黄大年式教师团队核心成员，“高端装备制造”教育部战略性新兴领域“十四五”高等教育教材建设团队核心成员。

主持承担科研项目：

[1] 国家自然科学基金航天先进制造技术研究联合基金重点项目，面向智慧工厂的防空导弹结构件混线生产实时优化协同管理，2017.1-2020.12。

[2] 国家青年科学基金，面向用户参与的互联开放式设计模式及方法研究， 2019.1-2021.12。

[3] 国家自然科学基金面上项目，面向自组织物联制造的复合智能体及其使能技术研究，2021.1-2024.12。

[4] 国家自然科学基金重大研究计划，面向无人工厂的多智能体协同与决策机制，2023.1.1 – 2025.12.31。

[5] 国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项，基于敏捷流程管理的自适应模块化生产系统，2020.4-2023.3。

[6] 国家重点研发计划“网络化协同制造和智能工厂”重点专项，面向云定制的分布式智能产线协同管控集成技术，2020.11-2023.10。

[7] 国家重点研发计划“网络化协同制造和智能工厂”重点专项定向项目，先进固体动力****数字化生产线协同管控技术研究，2021.12-2024.11。

[8] 国家重点研发计划“工业软件”重点专项“基于模型驱动工程（MBE）的分布式制造理论与方法”，2023.10-2026.9。

[9] 国防基础科研项目，面向***产品精准配送的智能感知网络构建技术，2019.1-2020.12。

[10] 国防基础科研项目，面向狭小空间的***，2024.1-2025.12。

[11] 工信部高技术船舶科研计划项目，船舶总装建造成套装备项目，2020.1-2023.12。

[12] 全国重点实验室开放研究基金课题，面向三维可视化制造过程的数字孪生车间构建技术， 2022.1-2022.12。

[13] 科技部外专项目，面向柔性定制生产的自组织自适应模块化制造系统，G2022181002，2022.1-2022.12。

[14] 工信部民机预研项目，飞控旋转作动器机加产线数字孪生系统构建服务，2022.1-2024.12。

[15] 工信部民机预研项目，航电电装产线数字孪生体构建服务，2023.9-2024.6。

[16] 江苏省成果转化项目, 动力锂电池智能化生产物流集成系统关键技术研究，2018.2-2021.3,。

[17] 江苏省重点研发计划产业前瞻与关键核心技术竞争项目，基于复合智能体的自组织智能制造系统使能技术研发，2021.7-2024.6。

[18] 江苏省重点研发计划产业前瞻与关键核心技术竞争项目，基于数字孪生高端装备制造仿真与决策系统关键技术研发，2023.7-2026.6。

[19] 国家电网科技项目，江苏省电力物资检测业务云智慧管控平台“物资域-质量监督-资源管理模块”建设项目，2021.7-2022.6。

[20] 国家电网科技项目，电力设备质量检测业务可信管理及全景管控场景建设研究服务，2021.1-2022.12。

[21] 国家电网科技项目，电网物资质量A级检测基地数字孪生系统，2021.1-2022.5。

[22] 重点实验室基本科研业务自主项目，基于数字孪生的物联开放车间混线生产过程实时优化与协同管控研究，2019.1-2021.12。

[23] 产学研项目，一号工厂数字孪生试点项目，2021.6-2022.6。

[24] 产学研项目，工厂数字化开发项目，2022.1-2022.12。

[25] 产学研项目，智能工厂数字孪生系统开发，2022.7-2022.11。

[26] 产学研项目，生产线仿真及数字孪生系统，2024.4-2025.3。

[27] 产学研项目，冲压发动机修理线数字孪生系统，2023.11-2024.10。

主持承担教学项目：

[1] 江苏省一流本科课程，智能制造前沿，2024。

[2] 教育部产学合作协同育人项目，互联网+时代下面向多层次人才体系的信息化制造教学模式探索与实践，2017.6-2020.6。

[3] 教育部产学合作协同育人项目，智能制造工程“新工科”专业建设研究，2022.6-2024.6

[4] 校学科拓展课程建设，信息化制造技术，2015.3-2016.3。

[5] 校精品虚拟仿真实验教学项目，面向个性化定制的智能制造混线生产系统虚拟仿真，2019.5-2020.5。

[6] 2021校本科教育教学改革“项目式课程”建设项目，智能制造系统综合实验，2021.7-2023.6。

[7] 2021校本科教育教学改革新专业内涵建设，智能制造工程，2021.7-2023.6。

[8] 工信部“十四五”教材建设基地开放课题重点项目，面向航空航天领域的智能制造系列教材规划与实践探索，2022.9-2024.8。

[9] 校本科教学研究与改革重大项目“揭榜挂帅”项目，工程教育认证理念下的专业建设机制改革研究与实践，2022.12-2023.12。

[10] 2022年校创新创业教育精品教材，2022.12-2024.12。

[11] 教育部战略新兴领域“十四五”高等教育规划教材项目，2023.11-2024.12。

[12] 2023年南京航空航天大学“十四五”规划教材，2023.4-2025.3。

[13] 2023年本科教学“微专业”建设项目，智能制造工程，2023.7-2025.6。

成果奖励：

[1] 江苏省科技进步二等奖，配电设备大规模自组织高效检测关键技术、装备及应用，排名第2，2021年。

[2] 中国机械工业科学技术三等奖，配电物资智能协同检测关键技术及应用，排名第4，2021年。

[3] 江苏省科技进步三等奖，柔性智能输送装备关键技术研发及产业化应用，排名第4，2020年。

[4] 中国电工技术学会科学技术二等奖，配电一次设备规模化自组织高效检测关键技术及应用，排名第3，2021年。

[5] 江苏省教学成果二等奖，面向航空航天智能制造的可重构人才培养模式创新与实践，2021年，排名11。

[6] 校教学成果一等奖，需求导向、产教融合、协同育人——机械类专业本科工程教育改革与实践，2022年，排名第1。

指导学生竞赛：

[1] 2023年挑战杯全国一等奖，支持大规模自动化制造场景和孪生数据实时驱动的数字化车间关键技术。

[2] 2023年国际互联网+大赛铜奖，Smart & Transparent Digital Twin Factory Solution。

[3] “智汇蓝天”工程实践计划项目，基于云平台的航空供应链制造资源共享平台研究，结题优秀，2022。

[4] “智汇蓝天”工程实践计划项目，制造资源维修及定检任务智能排程研究，结题优秀，2022。

[5] 校级创新训练项目，不完备信息背景下基于关键内容的图像检索系统，2022。

[6] 校级创新训练项目，大数据驱动的制造车间订单的剩余完工时间预测，2022。

[7] 校级创新训练项目，大数据驱动的分布式智能产线协同管控技术研究，2021，结题优秀。

部分论文：

[1] A Web-based product service system for aerospace maintenance, repair and overhaul services. Computers in Industry, 63(5), pp. 338-348, 2012. (SCI)

[2] A Product-service system using requirement analysis and knowledge management, Kybernetes, 44(5), pp. 823-842, 2015. (SCI)

[3] Research on integrated product service system driven by customer value based on ontology technology, Kybernetes, 46(6), pp. 1039-1051, 2017. (SCI)

[4] Research on mechanism of real-time MAS based dynamic intelligent manufacturing systems, Mechanika, 24(1), pp. 121-127, 2018. (SCI)

[5] Research on three-dimensional digital process planning based on MBD, Kybernetes, 47(4), pp. 816-830, 2018. (SCI)

[6] An adaptive real-time scheduling method for flexible job shop scheduling problem with combined processing constraint, IEEE Access, 7, pp. 125113-125121, 2019. (SCI)

[7] System state assessment of a grey immune mechanism-based organic manufacturing system, Journal of Grey System, 28(1), pp. 173-179, 2016. (SCI)

[8] An Orthogonal multi-swarm cooperative PSO algorithm with a particle trajectory knowledge base, Symmetry, 9(1), pp. 15-33, 2017. (SCI)

[9] Research on key technologies for immune monitoring of intelligent manufacturing system, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 94(5-8), pp. 1607-1621, 2018. (SCI)

[10] A novel approach for capturing and evaluating dynamic consumer requirements in open design, Advanced Engineering Informatics, 39, pp. 95-111, 2018. (SCI)

[11] Validating an emerging tool based on auditory scale for decoding users' emotional desires, Journal of Mechanical Science and Technology, 32(9), pp. 4245-4254. (SCI)

[12] An Optimization Approach for the Coordinated Low-Carbon Design of Product Family and Remanufactured Products, Sustainability, 11(2), 2019. (SCI)

[13] An improved hybrid particle swarm optimization for multi-objective flexible job-shop scheduling problem, Kybernetes, 2020,49(12): 2873-2892. (SCI)

[14] A practical approach for multiagent manufacturing system based on agent computing nodes[J], Proceedings of the institution of mechanical engineers part c-journal of mechanical engineering science,2020. (SCI)

[15] An improved iterative stochastic multi-objective acceptability analysis method for robust alternative selection in new product development[J]. Advanced engineering informatics, 43(Jan.):101038.1-101038.14, 2020. (SCI)

[16] Reinforcement Learning With Composite Rewards for Production Scheduling in a Smart Factory[J], IEEE ACCESS,2021, 9:752-766. (SCI)

[17] A Novel Predictive Maintenance Method Based on Deep Adversarial Learning in the Intelligent Manufacturing System[J], IEEE ACCESS,2021, 9: 49557-49575. (SCI)

[18] Multi-agent reinforcement learning for online scheduling in smart factories[J], Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2021, 72: 102202. (SCI)

[19] A flexible configuration method of distributed manufacturing resources in the context of social manufacturing[J], Computers in Industry, 2021, 132:103511. (SCI)

[20] A multi-agent and internet of things framework of digital twin for optimized manufacturing control[J], International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2021. (SCI)

[21] Reinforcement learning for online optimization of job-shop scheduling in a smart manufacturing factory[J], Advances in Mechanical Engineering, 2022, 14(3), 1-9. (SCI)

[22] A transfer learning CNN-LSTM network-based production progress prediction approach in IIoT-enabled manufacturing[J], International Journal of Production Research, 2022. (SCI)

[23] Probing an intelligent predictive maintenance approach with deep learning and augmented reality for machine tools in IoT-enabled manufacturing[J], Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 77: 102357. (SCI)

[24] Dynamic job shop scheduling based on deep reinforcement learning for multi-agent manufacturing systems[J], Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 78: 102412. (SCI)

[25] An adaptive reinforcement learning based scheduling approach with combination rules for mixed-line job shop production, Mathematical Problems in Engineering, 2022. (SCI)

[26] Research on an adaptive real-time scheduling method of dynamic job-shop based on reinforcement learning, Machines, 2022. (SCI)

[27] An Efficient IIoT Gateway for Cloud-Edge Collaboration in Cloud Manufacturing[J], Machines, 2022,10(10):850. (SCI)

[28] A dynamic dispatching control system for processing workshop based on multi-agent and value matching[J], Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2022. https://doi.org/10.1177/09544054221099707(SCI)

[29] An MBD-driven order remaining completion time prediction method based on SSA-BiLSTM in the IoT-enabled manufacturing workshop, International Journal of Production Research, 2023. (SCI)

[30] Designing and modeling of self-organizing manufacturing system in a digital twin shop floor [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023. (SCI)

[31] Dynamic scheduling for flexible job shop using a deep reinforcement learning approach[J], Computers & Industrial Engineering,2023,180: 109255. (SCI)

[32] An augmented reality-assisted interaction approach using deep reinforcement learning and cloud-edge orchestration for user-friendly robot teaching[J], Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2023,85: 102638. (SCI)

[33] Dynamic decision-making for knowledge-enabled distributed resource configuration in cloud manufacturing considering stochastic order arrival.[J], Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2024,87: 102712. (SCI)

[34] 基于本体的产品服务知识表示方法的研究, 中国机械工程, 24(18), pp. 2484-2489, 2013. (EI)

[35] 基于信息素的多Agent车间调度策略. 中国机械工程, 29(22):17-23，2018. (EI)

[36] 数据驱动的网络化制造系统研究框架及其主体性分析[J].中国科学:技术科学，2023,53(07). (EI)

[37] 基于特征选择和 SSA-LSTM 的车间订单剩余完工时间预测, 机械工程学报，2024. (EI)

[38] 基于云-边协同的分布式协同制造任务生产进度预测方法，机械工程学报, 2024. (EI)

专著：

[1]《基于物联技术的多智能体制造系统》，电子工业出版社，2021。

[2]《分布式协同制造系统及关键技术》（中国工信学术出版基金资助项目），电子工业出版社，2023。中国工信学术出版基金资助项目

教材：

[1]《智能制造系统及关键使能技术》，电子工业出版社，工信部“十四五”规划教材，2021。

[2]《工程软件开发技术基础》，中国铁道出版社，2017。

部分发明专利：

[1] 三维快速打印成型设备及其工作方法，ZL201610891604.9，2018-08-09。

[2] 一种物流分拣装置及其驱动方法，ZL201710626181.2，2019-10-22。

[3] 一种基于静态调度预测的智慧工厂动态协同调度方法，ZL201810100568.9，2020-06-19。

[4] 一种云制造任务与机加工制造服务的匹配方法，ZL202211423171.6，2023-06-23。

[5] 一种考虑重调度执行成本的车间重调度方法，ZL202211201305.X，2023-09-29。

[6] 一种基于图像语义分割的工件尺寸检测方法，ZL202311010561.5，2023-11-07。

[7] 基于智能网关技术的边缘设备接入系统及接入方法，CN202010130807.2，2020-02-28。

[8] 基于数字孪生技术的智能制造系统孪生智能体构建系统及方法，CN202010129661.X，2020-02-28。

[9] 一种柔性车间调度方法，CN202010898908.4，2020-08-31。

[10] 一种基于区块链技术的网络化协同制造关重信息交互系统，CN202011312749.1，2020-11-20。

[11] 一种面向专业用户、制造商的网络化协同制造平台，CN202011307874.3，2020-11-20。

[12] 一种机床轴承故障诊断方法，CN202110302398.4，2021-03-22。

[13] 一种产业链路制造资源的构建方法及装置，CN202110440493.0，2021-04-23。

[14] 一种电力物资质量检测关重信息的记录方法及装置，CN202110440492.6，2021-04-23。

[15] 一种基于孪生智能工件的物联车间实时调度方法，CN202110447408.3，2021-04-25。

[16] 一种基于云制造平台的资源信息交互方法，CN202110517386.3，2021-05-12。

[17] 模块化产线智能自治生产系统，CN202110592681.5，2021-05-28。

[18] 一种面向离散车间生产过程的数字孪生系统构建方法，CN202110467809.5，2021-04-28。

[19] 一种用于车间现场的多源异构数据的采集系统及方法，CN202111347534.8，2021-11-15。

[20] 一种用于物联制造的底层装备适配封装方法、装置及系统，CN202111393085.0，2021-11-23。

[21] 一种用于制造车间的任务匹配方法及装置，CN202111393084.6，2021-11-23。

[22] 一种基于本体的分布式制造资源模型及其构建方法，CN202111596154.8，2021-12-24。

[23] 基于区块链的电网物资检测数据处理方法、系统及计算机可读介质，CN202111645396.1，2021-12-30。

[24] 一种云制造任务与机加工制造服务的匹配方法，CN202211423171.6，2022-11-15。

[25] 一种面向分布式制造系统中异构设备的监控系统，CN202211371241.8，2022-11-03。

[26] 一种数字孪生车间设备模型重建方法，CN202211310302.X，2022-10-25。

[27] 一种异构容器云平台及其边缘制造服务订阅实现方法，CN202210944822.X，2022-08-08。

[28] 一种基于增强现实的设备控制方法，CN202210570590.6，2022-05-24。

[29] 物联网车间的加工方法，CN202210271799.2，2022-03-18。

[30] 面向工业互联的底层设备数据接入适配架构，CN202210473994.3，2022-04-29。

[31] 多目视觉下基于融合特征的行人3D姿态点跟踪方法，CN202410156976.1，2024-03-12。

[32] 一种基于工业大数据的MQTT协议话题构建方法，CN202211696535.8，2022-12-28。

[33] 一种用于物联制造车间的人机协作任务分配方法，CN202211206796.7，2023-01-31。

[34] 一种基于预测性维护的制造资源维修智能排程方法，CN202310361758.7，2023-08-25。

[35] 一种基于预测性维护的制造资源维修智能排程方法，CN202310361758.7，2023-07-21。

[36] 一种基于云平台的制造资源智能匹配方法，CN202211724156.5，2023-06-23。

[37] 一种基于增强现实的制造车间维修辅助系统，CN202310361466.3，2023-09-19。

[38] 一种适用于云平台的制造微服务构建方法，CN202310303462.X，2023-09-15。

[39] 一种面向工业大数据的MQTT协议主题构建方法，CN202211696535.8，2023-05-09。

[40] 一种基于离散车间生产逻辑模型的数字孪生仿真系统，CN202311418284.1，2024-02-09。

[41] 一种面向分布式制造系统中异构设备的监控系统，CN202211371241.8，2023-01-24。

[42] 一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统，CN202211724156.5，2023-06-23。

[43] 一种数字孪生车间设备模型重建方法，CN202211310302.X，2023-05-09。

[44] 一种边缘设备接入工业互联网云平台的系统及方法，CN202211507046.3，2023-04-18。

软著：

[1] 云端下单与车间实时调度系统软件（COAWSSS）V1.0，2020SR0126127，2020-02-11。

[2] 智能设备控制与监测系统软件（IMCS）V1.0，2020SR0126131，2020-02-11。

[3] 智能化在线生产调度系统软件（IOMS）V1.0，2020SR0126136，2020-02-11。

[4]面向云定制的智能离散制造车间自组织协同运作虚拟仿真系统（COVSSSCOIDMS）V1.0， 2020SR1257947，2020-11-20。

[5]机床故障诊断专家系统（ESFMTFD）V1.0，2021SR1248346，2021-08-23。

[6] 面向精准配送的车间智能调度决策系统V1.0，2021SR1248347，2021-08-23。

[7] 基于数字孪生的数字车间系统软件（DTWSS）V1.0，2021SR1264238，2021-08-25。

[8] 协同管理策略自学习机制软件（CMSSMS）V1.0，2021SR1279562，2021-08-27。

[9] 基于多智能体技术的智能产线自组织协作系统软件（MAIPLSCSS）V1.0，2021SR1279569，

     2021-08-27。

[10] 面向云定制的互联开放式协同制造系统（OCMSCC）V1.0，2021SR1279570，2021-08-27。

[11] 物联制造车间运行维护系统V1.0，2022SR0573222，2022-03-15。

[12] 车间订单剩余完工时间预测系统软件V1.0，2022SR0573158，2022-03-07。

[13] WGH产线数字孪生监控系统软件V1.0，2022SR0893229，2022-03-12。

[14] 网络化协同智造平台V1.0，2023SR1110313，2023-06-22。

[15] 基于数字孪生的智能决策与优化系统V1.0，2023SR1298298，2023-05-22。

标准：

[1] 国家标准20204696-T-604：云制造服务平台边缘智能网关架构，2021。

[2] 行业标准A11/002-2023：工业互联网边缘计算面向工业边云协同通用技术要求，2023。

[3] 工业互联网产业联盟：《工业互联网标准体系（版本3.0）》白皮书

指导学生情况：

每年可招收硕士研究生2-3名，欢迎相关学科方向的学生报考！