团队负责人：鲍劲松
成员：杨芸、李婕、李心雨、陈晓川
安全员：李心雨
学科方向：纺织智能制造与机器人技术
1、团队主攻的研究内容
本团队长期致力于工业智能科学中数字孪生与数字现实、工业数据智能、工业计算视觉、工业无人系统等前沿方向，开展相关的智能制造研究与应用工作。主攻智能制造相关理论、仿真、方法与技术，包括：工业互联网、人机协同与机器人、智能制造系统、机器学习、工业知识图谱、产品智能服务、质量控制、智能检测及绿色制造等。
2、近五年标志性科研成果
近五年先后获得上海市级高等教育教学成果奖一等奖、“纺织之光”2021年度中国纺联科学技术奖二等奖、“纺织之光”奖教金等。发表学术论文近60余篇，授权实用新型/发明专利及软著总计10余项，出版中文专著3项、英文专著2项。部分成果如下（20项）：
1)鲍劲松,刘天元,郑宇. 工业智能方法与应用。电子工业出版社。2022年6月 (ISBN：9787121429583);
2)鲍劲松,武殿梁,杨旭波. 基于VR/AR的智能制造技术。华中科技大学出版社。2020年08月 (ISBN:9787568061971).
3)Zhang Rong, Bao Jinsong, Lu Yuqian, Li Jie and Lv Qibing, Cyber-Physical Systems: Solutions to pandemic challenges: Human-Robot Collaborative Assembly based on CPS, Book Chapter, 2021. p.71-85, ISBN 978-1-003-18638-0.
4)LIU Shimin, Bao Jinsong*, Lu Yuqian, Li Jie, Lu Shanyu, Sun Xuemin. Digital twin modeling method based on biomimicry for machining aerospace components[J]. Journal of Manufacturing Systems. 2021, 58:18095. (ESI 高被引).
5)Bin Zhou, Xingwang Shen, Yuqian Lu, Xinyu Li, Bao Hua, Tianyuan Liu, Jinsong Bao*. Semantic-aware event link reasoning over industrial knowledge graph embedding time series data[J]. International Journal of Production Research, 2022, 1-18.
6)Tianyuan Liu, Hangbin Zheng, Jinsong Bao*, Pai Zheng, Junliang Wang, Changqi Yang, Jun Gu. An Explainable Laser Welding Defect Recognition Method Based on Multi-scale Class Activation Mapping[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022.
7)Rong Zhang, Qibin Lv, Jie Li, Jinsong Bao*, Tianyuan Liu, Shimin Liu. A reinforcement learning method for human-robot collaboration in assembly tasks[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2022, 73, 102227.
8)Shen Xingwang, Liu Shimin, Zhang Can, Bao Jinsong*. Intelligent material distribution and optimization in the assembly process of large offshore crane lifting equipment[J]. Computers & Industrial Engineering. 2021, 159: 107496.
9)鲍劲松,张荣,李婕,陆玉前,彭涛.面向人-机-环境共融的数字孪生协同技术[J/OL].机械工程学报, 2022.
10)殷士勇,鲍劲松*,唐仕喜,杨芸.环锭纺纱信息物理生产系统建模方法[J].纺织学报,2021,42(02):65-73.
11)Minjun Xu, Yong Li, Xiaochuan Chen*, Jun Wang. Finite element analysis modeling research on the compression process of cotton fiber assembly. Textile Research Journal. 2020,90(11-12): 1414-1427.
12)张梦阳,陈晓川*,汪军,李勇.基于ANSYS CFX的棉花马克隆值的建模与仿真,纺织学报,2020,7:29-34.
13)Wen Hu, Yong Li, Xiaochuan Chen*, Jun Wang. Construction and finite element simulation of cotton model for sawtooth cotton gin with cotton seed based on fractal theory. Textile Research Journal.2020, 90(23-24).
14)Yin Dongyang, Zhu Chaofan, Chen Xiaochuan*, Bao Jinsong. Finite Element Analysis and Experimental Study of Carbon-carbon Composites Water Jet Reaming Process..Journal Mechanics of Composite Materials, 2021, 57(2): 257-268.
15)Li, X., Zheng, P.*, Bao, J., Gao, L., & Xu, X. (2021). Achieving cognitive mass personalization via the self-X cognitive manufacturing network: An industrial-knowledge-graph-and graph-embedding-enabled pathway. Engineering. （JCR Q1，IF=12.834，中国工程院院刊）
16)Li, X.*, Lyu, M., Wang, Z., Chen, C.-H., & Zheng, P. (2021). Exploiting knowledge graphs in industrial products and services: A survey of key aspects, challenges, and future perspectives. Computers in Industry, 129, 103449.（JCR Q1，IF=11.245）.
17)Li, X.*, Wang, Z., Chen, C.-H., & Zheng, P.* (2021). A data-driven reversible framework for achieving Sustainable Smart product-service systems. Journal of Cleaner Production, 279, 123618. （JCR Q1，IF=11.072）
18)Li, X.*, Chen, C.-H., Zheng, P., Jiang, Z., & Wang, L. (2021). A context-aware diversity-oriented knowledge recommendation approach for smart engineering solution design. Knowledge-Based Systems, 215, 106739. （JCR Q1，IF=8.139)
19)Delin Huang; Jun Lv ; Run-to-run control of batch production process in manufacturing systems based on online measurement, Computers & Industrial Engineering, 2020, 141: 1-15
20)Wu J, Yang Y*, Li E, et al. A High-Sensitivity MFL Method for Tiny Cracks in Bearing Rings. IEEE Transactions on Magnetics, 2018, PP(99):1-8.
21)J.Li*; Z.Qiao; A. Simeone; JS Bao; YP Zhang.(2020). An activity theory-based analysis approach for end-of-life management of electric vehicle batteries. Resources, Conservation and Recycling. 162,105040.
3、正在承担的重要科研项目
1、2019年科技部重点研发计划-网络协同制造和智能工厂专项：“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”，2019-2022；
2、2020年工业互联网创新发展工程——解决方案应用推广公共服务平台，2020-2022；
3、2020上海市经信委工业互联网专项：”面向质量提升的航天产品研制关键过程大数据能力创新应用示范“，2020-2022；
4、2020上海市经信委工业互联网专项：”高端医疗影像装备研发工业互联网平台与人工智能深度融合创新应用示范“，2020-2022；
5、上海市科委“科技创新行动计划”启明星项目（扬帆专项），面向智能产品服务系统的知识图谱平台构建及应用，2022.05-2025.04；
6、上海市科学技术委员会，青年科技英才扬帆计划，基于高密度点云数据的多腔体不连续表面加工过程波动控制方法，2021.05-2024.04；
7、上海市科学技术委员会自然科学基金项目，退役动力电池人机协同拆解的自主学习和迁移方法，2021.7-2024.6；
8、纺织装备教育部工程研究中心，废旧纺织品回收关键技术研究与应用，2021.6-2022.8；
9、基于计算视觉的电子废弃物拆解筛选和定量评估方法，上海市科学技术委员会青年科技英才扬帆计划，2019.5-2022.4；
10、企业横向，电力产品可持续制造技术服务及系统平台研发，2021.12-2023.12；
11、企业横向，设备智能运维AR系统研发，2021.5-2022.12；
12、企业横向，设备智能运维平台－行车智能运维技术研究，2021.07-2022.12；
13、企业横向，设备智能运维数字孪生基础平台研发，2021.06-2022.10。
4、团队成员担任的主要社会学术兼职、荣誉表彰、人才称号、评审专家或评委、期刊编委等信息
团队 成员 | 社会学术兼职 | 荣誉表彰 | 人才称号 | 期刊编委 | 其他 |
鲍劲松 | 上海图学学会常务理事；中国人工智能学会智能制造专业委员会理事；国家自然科学基金委通讯评议专家等。 | “纺织之光”2021年度中国纺联科学技术奖二等奖；“纺织之光”奖教金；中国造船工程学会科学技术奖三等奖；上海市科技进步三等奖等。 | 国际期刊编委Scientific Report、Machines、IJPOM （2005-2015）、国际期刊RCIM Guest Editor、AIEDM Guest Editor、JMS，JIM，JPM，IJCIM，IJPR，IJAMT，IEEE IOT，IEEE TII等国际刊物评审专家 | ||
陈晓川 | 中国纺织学会高级会员、中国机械工程学会高级会员、IACSIT(INTERNATIONAL ASSOCIATION OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY) Senior Member。国家留学基金委留学基金推荐、国家自然科学基金、教育部学位与研究生教育、中国博士后科学基金、上海科委项目、浙江省自然科学基金、国家科技部项目等评审专家库成员。中国纺织工业联合会纺织科技专家库和常熟市纺织服装专家库。 | 2017年上海市级高等教育教学成果奖 一等奖 《资源整合和共享的本硕博先进制造科技人才培养模式研究与实践》，排名10。 | |||
李心雨 | 上海市图学学会工业软件专业委员会副主任委员；中国机械工程学会高级会员；美国机械工程师学会（ASME）会员。 | Advanced Engineering Informatics期刊客座主编 | |||
杨芸 | 美国无损检测学会会员。 | 2021河南省机械工业科学技术奖一等奖；2021年度中国纺织工业联合会科学技术奖-科技进步二等奖；2020年东华大学本科生优秀班导师。 | |||
李婕 | 再生资源产业技术创新战略联盟青年专家委员；巴塞尔公约亚太区域中心智库专家；上海市图学学会智能制造专委会副主任。 | 2021年度中国纺织工业联合会科学技术奖-科技进步二等奖。 |
5、团队的主要社会贡献
本团队近年来承担国家自然科学基金项目和重点研发计划项目4项，工信部智能制造专项项目8项，上海市智能制造相关专项6项，主持企业横向攻关科研项目近千万元量级/年。在“工业互联网与数字孪生领域工程项目”领域具有非常丰富的理论基础研究与稳定的实际执行能力。
与航天八院合作，在数字孪生异地协同制造、产品数字化全生命周期管理与知识表示、以及动态不平衡下的数字孪生天地一致性仿真验证进行研究，以智能化制造技术推动我国航空航天技术的稳健发展；与北京航天智造科技发展有限公司、中国纺织信息中心以及上海嘉麟杰纺织科技有限公司共同发力，基于工业互联网平台快速构建面向医疗卫生用纺织品行业网络化协同技术体系，开发了基于区块链的纺织行业供应链的可信技术，研制了边缘智能一体机，实现了重点防疫医疗卫生用纺织品快速转产的边缘智能和知识封装技术，搭建了产业链数字孪生环境，建立军民融合的应急状态下联动保供系统，项目有效保障了医疗卫生用纺织品生产，为国家应对紧急状态下快速达产、转产和优产提供全新模式；与新凤鸣集团合作，共同进行“聚酯纤维产业链协同制造工业互联网凤平台及关键技术”研究，通过工业互联网平台技术、绿色制造技术、网络化协同生产技术以及协同服务技术，塑造“智造”生产和运营模式，以继续保持低能耗、高质量发展。