张朋
发布人:汪子豪  发布时间:2023-02-23   浏览次数:5266


姓名

 张朋

职称

 副教授

所在团队


办公电话

021-67792111

通讯地址

 上海市松江区人民北路29992号学院楼2406

电子邮箱

zhangp88@dhu.edu.cn

教育背景


2007.09-2011.06 华中科技大学 机械科学与工程学院 本科

2011.09-2013.06 上海交通大学 机械与动力工程学院 硕士

2013.09-2019.06 上海交通大学 机械与动力工程学院 博士

工作经历

2019.07-2021.02 东华大学 机械工程学院 

2021.02-至今 东华大学 人工智能研究院 


出访及挂职经历


研究方向

智能优化算法

复杂制造系统的建模、优化与调度

大数据驱动的智能制造

科研项目

1. 国家重点研发计划子课题,流程行业集团企业智能生产工业软件集成技术及应用示范,2024/12-2027/11,在研,主持

2. 国家重点研发计划项目,面向多机协作的半导体制造智能工厂物流调度和优化软件开发,2022/11-2025/10,在研,参与

3. 河南省机械装备智能制造重点实验室开放课题,数智驱动的晶圆制造批处理机调度方法研究,2023/12-2024/11,结题,主持

4. 企业合作项目,飞机结构件低温微量润滑加工监测与质量溯源技术研究,2023/10-2024/10,结题,主持

5. 企业合作项目,胶州空调灯塔工厂培育项目咨询服务,2024/3-2024/5,结题,主持

6. 企业合作项目,人工智能在智慧教育上的应用—大风智能实验评分系统,2022/2-2024/1,结题,主持

7. 企业合作项目,合肥商用空调灯塔工厂培育项目咨询服务,2023/6-2023/9,结题,主持

8. 国家自然科学青年基金,面向晶圆制造系统批处理机调度的数据与机理融合方法,2021/1-2023/12,结题,主持

9. 国家重点研发计划子课题,面向纺织服装产业集聚区域的网络协同制造集成技术研究与示范,2019/12-2022/11,结题,主持

10. 中央高校基本科研业务费专项资金项目,数据智能驱动的晶圆制造系统瓶颈设备调度方法研究,2021/1-2023/12,结题,主持

11. 国家自然科学基金面上项目,基于复杂网络理论的晶圆制造自动化物料运输系统动态调度方法,2019/1-2022/12,结题,参与

12. 国家自然科学基金联合基金项目,基于大数据的运载火箭总装系统智能优化调度理论与方法,2016/1-2018/12,结题,主要参与

13. 智能制造综合标准化与新模式应用项目,航天器结构件智能制造新模式应用,2014/1-2018/12,结题,参与

14. 国家高技术研究发展计划(863计划),面向分布式制造的MES关键技术研究及产品开发,2012/1-2013/12,结题,参与

15. 国家科技重大专项子课题,集成电路生产线自动化调度控制,2011/9-2013/12,结题,参与


代表性论文\专著

[1] Zhang, P., Wang, M., Zhang, G., Zheng, P., Jin, M., & Zhang, J. (2024). Multi-robot multi-station welding flow shop closed-loop rescheduling with deep reinforcement learning and improved artificial bee colony algorithm. Computers & Industrial Engineering, 193, 110295.

[2] Wang, M., Zhang, P.*, Zhang, G., Sun, K., Zhang, J., & Jin, M. (2025). A resilient scheduling framework for multi-robot multi-station welding flow shop scheduling against robot failures. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 91, 102835.

[3] Zhang, P., Fei, B., Bi, J., Wang, M., Zhao, C., & Zhang, J. (2025). Surrogate-assisted decomposition multi-objective evolutionary algorithm for parameters optimization in polyester fiber polymerization process. Chemical Engineering Research and Design, 213, 243-260.

[4] Zhang, P., Jin, M., Wang, M., Zhang, J., He, J., & Zheng, P. (2024). A clustering-aided multi-agent deep reinforcement learning for multi-objective parallel batch processing machines scheduling in semiconductor manufacturing. Measurement and Control, 00202940241269643.

[5] Sun, K., Zhang, P.*, Zhang, J., & Tao, J. (2024). DGM-Flow: Appearance flow estimation for virtual try-on via dynamic graph matching. Knowledge-Based Systems, 302, 112377.

[6] Sun, K., Zhang, P.*, Zhang, J., Tao, J., & Yuan, K. (2024). PFNet: Attribute-aware personalized fashion editing with explainable fashion compatibility analysis. Information Processing & Management, 61(1), 103540.

[7] Sun, K., Tao, J., Zhang, P.*, & Zhang, J. (2024). Appearance flow estimation for online virtual clothing warping via optimal feature linear assignment. Image and Vision Computing, 142, 104899.

[8] Zhang, P., Ding, P., Li, G., & Zhang, J. (2024). A residual semantic graph convolutional network with high-resolution representation for 3D human pose estimation in a virtual fashion show. Multimedia Tools and Applications, 83(29), 73649-73669.

[9] Tao, J., Wang, J., Zhang, P.*, Zhang, J., Yung, K. L., & Ip, W. H. (2024). LEGAN: A low-light image enhancement generative adversarial network for industrial internet of smart-cameras. Internet of Things, 25, 101054.

[10] Zhang, P., Bi, J., Wang, M., Zhang, J., Zhao, C., & Cui, L. (2024). Data-driven three-stage polymer intrinsic viscosity prediction model with long sequence time series data. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 19, 15589250241268870.

[11] Zhang, P., Zhan, J., Sun, K., Zhang, J., Wei, M., & Wang, K. (2024). GIC-Flow: Appearance flow estimation via global information correlation for virtual try-on under large deformation. Computers & Graphics, 124, 104071.

[12] Zhang, P., Lv, Y., & Zhang, J. (2018). An improved imperialist competitive algorithm based photolithography machines scheduling. International Journal of Production Research, 56(3), 1017-1029.

[13] Zhang, P., Zhao, X., Sheng, X., & Zhang, J. (2018). An imperialist competitive algorithm incorporating remaining cycle time prediction for photolithography machines scheduling. IEEE Access, 6, 66787-66797.

[14] 张朋,张洁.(2024).生成式人工智能的工业应用技术与前景.自动化仪表,45(08):1-10.

[15] 张朋,张洁,王卓君,.(2022). 基于分解多目标进化算法的光刻区调度方法.华中科技大学学报(自然科学版),50(04):26-32.

[16] 王卓君,张朋*,张洁.(2023).结合逆向强化学习与强化学习的晶圆批处理设备调度方法.计算机集成制造系统,29(11):3738-3749.

[17] 毕金茂,张朋*,张洁,.(2024).不完备数据下的聚酯熔体特性黏度预测方法.上海交通大学学报,58(04):534-544.

[18] 张洁,张朋,刘国宝.(2013).基于两阶段蚁群算法的带非等效并行机的作业车间调度.机械工程学报,49(06):136-144.

[19] 张洁, 吕佑龙, 汪俊亮, 张朋. 智能制造系统:模型、技术与运行. 机械工业出版社.

[20] 张洁, 吕佑龙, 张朋, 汪俊亮. 数据技术基础. 清华大学出版社.

[21] 张洁; 张朋. 晶圆制造中的并行机调度, 清华大学出版社.


教学工作

智能工厂技术与应用

智能制造系统

工程管理

工程设计制图


软件版权登记及专利

[1] 一种物体运动序列引导的操作序列生成方法与统:202411156503.8[P].

[2] 一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法:202210421887.6[P].

[3] 一种面向聚酯纤维聚合过程的两阶段特征选择方法:202210421882.3[P].

[4] 一种纺织面料染色车间多智能体深度强化学习调度方法: 202110006953.9 [P].

[5] 航天大型结构件焊接车间韧性调度系统,软件著作权登记号:2023SR0573668.

[6] 晶圆制造系统批处理区在线调度软件,软件著作权登记号:2024SR0183155.

[7] 染色车间智能排产系统,软件著作权登记号:2023SR0196790.

[8] 纺织时尚风格智能设计软件,软件著作权登记号:2023SR0196789.

[9] 晶圆制造生产线光刻机单机在线调度软件,软件著作权登记号:2014SR026669.


学术兼职

中国人工智能学会会员

Computers & Industrial EngineeringJournal of Manufacturing SystemsRobotics and Computer-Integrated Manufacturing等国际期刊审稿人


荣誉奖励

2023年,中国纺织工业联合会纺织高等教育教学成果二等奖(6/8

2022年,中国纺织工业联合会科技进步二等奖(6/10

2019年,指导本科生参加2019中国大学生机械工程创新创意大赛-智能制造大赛,并获得全国总决赛一等奖和优秀指导老师