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2017年12月26日上午，美國密歇根大學工業(yè)工程系的金炯華教授受我院工業(yè)工程研究所的邀請，在南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院大樓702教室，作了題為“DynamicSamplingDesignforCharacterizingSpatiotemporalProcessesinManufacturing”的學術(shù)報告。經(jīng)管學院的老師以及學生積極地參加了此次報告。金炯華教授分別于1984年和1987年在東南大學機械工程系獲得本科和碩士學位，1999年在美國密歇根大學獲得工業(yè)工程專業(yè)博士學位。2011年至今在美國密歇根大學工業(yè)工程系任教。金炯華教授的研究方向主要為質(zhì)量工程和數(shù)據(jù)融合。她目前是工業(yè)工程頂級期刊IIETransactions的部門主編，INFORMS下“質(zhì)量，統(tǒng)計及可靠性”部主席，工業(yè)工程協(xié)會質(zhì)量控制與可靠性部主席。金炯華教授也是美國工業(yè)工程師協(xié)會和美國機械工程師協(xié)會的Fellow，美國質(zhì)量協(xié)會的高級會員，以及IEEE,INFORMS的會員。金炯華教授已經(jīng)在IIETransactions,JournalofQualityTechnology,Technometrics,ASMETransactionsJournalofManufacturingScienceandEngineering,ACMTransactionsonModelingandComputerSimulation,IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering等國際著名刊物上發(fā)表多篇論文。金炯華教授此次報告主要介紹了在機械加工中考慮時空過程的動態(tài)抽樣取點設計。金教授首先引出了目前主流的抽樣設計方法，如隨機抽樣、序貫抽樣、最大化方差抽樣。上述抽樣方法均沒有考慮時變性，故在實際應用中存在一定的限制性。金教授提出了兩階段的動態(tài)抽樣方案，第一階段采用基本的固定抽樣，第二階段從時變系統(tǒng)的角度將模型預測方差統(tǒng)計量融入動態(tài)抽樣選點的過程中。同時，在兩階段動態(tài)抽樣方案中，考慮了抽樣成本對抽樣方案的影響，最后采用加權(quán)聯(lián)合優(yōu)化的方法選取抽樣點。金炯華教授的報告令在座師生受益匪淺。學術(shù)報告在輕松愉悅的氛圍中圓滿結(jié)束。