方遒

一、 个人简介

方遒,男,博士,中共党员,副教授,博士生导师。湖南大学控制科学与工程系副教授,机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心副研究员,IEEE Menber,中国自动化学会会员,IEEE、Elsevier、ACC等期刊会议审稿专家。2017年获同济大学工学博士学位(博士研究生国家奖学金、Bosch Scholarship),2015年11月至2016年11月于美国加州大学圣克鲁斯分校应用数学与统计系博士联合培养。现研究工作主要包括机器学习及数据挖掘、模式识别与智能检测、智能运行优化控制等在智能制造机器人技术、绿色数据中心、智慧物流等领域的应用。目前主持国家自然科学基金青年基金1项、国家科技创新2030-新一代人工智能重大专项1项、“智能制造机器人技术”创新平台研究课题1项、湖南省自然科学基金青年基金1项,近年来参与国家重点研发计划、科技部国际科技合作专项项目多项。在IEEE Transactions等国际高水平期刊及IEEE、IFAC国际会议发表SCI/EI论文10余篇。获湖南省教学成果一等奖、省教学竞赛一等奖、湖南大学优秀教师新人奖等奖励。

长期招收硕博士研究生,联系方式:E-mail:qfang(at)hnu.edu.cn; 微信:Phanchel

二、 学习工作经历

   2017.11 - 今       湖南大学,电气与信息工程学院,助理教授、副教授

   2012.09 - 2017.09  同济大学,控制理论与控制工程,博士

   2015.11 - 2016.11  美国University of California, Santa Cruz,应用数学与统计系,访问学者

   2008.09 - 2012.06  同济大学,自动化,学士

三、 研究领域

研究方向:机器学习及数据挖掘;模式识别与智能检测;智能运行优化控制等;

应用领域:网络化智能工厂;机器人系统;绿色数据中心等。

四、 主讲课程

研究生课程:现代控制理论(2020秋-);专业英语(2019-2020秋);

本科生课程:现代控制理论(2018春-);科学与工程计算方法(2020秋);自动化专业英语(2019-2020秋);专业课程设计“工业机器人综合设计”(2020秋-);

湖南大学“电子产线机器人视觉引导与控制虚拟仿真实验”课程主要完成人(2020年湖南省一流本科课程,国家级一流课程申报中),课程主页:xnfzpt.hnu.edu.cn:99

五、 荣誉获奖

(1)2022年湖南省高等教育教学成果一等奖主要完成人,“价值引领的机器人领域一流人才四元培养体系建设与实践”;

(2)2022年湖南大学优秀教师新人奖;

(3)2021年湖南省普通高校教师信息化教学竞赛一等奖(实践组),参赛题目:“工业机器人视觉引导与控制综合设计-基于数字孪生理念的虚实融合实验课程”;

(4)2021中国自动化大会最佳应用论文奖(CAC2021, Best Application Paper Award);

(5)2021、2022年度优秀毕业实习指导教师;

(6)2022年度湖南大学优秀本科毕业设计指导教师;

(7)2020年度湖南大学教学优秀奖。

六、 科研项目

(1)国家自然科学基金青年基金,绿色数据中心信息物理融合建模与智能运行优化控制方法研究,项目主持,2020.01-2022.12;

(2)国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目,模型驱动的复杂型面设计规划及制造工业算法与优化求解,子课题负责人,2021.12-2025.11;

(3)湖南省科技创新重大专项,“面向智能制造的自主可控工业互联网关键技术研究与应用示范”,子课题负责人,2022.01-2024.12

(4)国家重点研发计划项目,“面向船舶制造过程管控平台开发及应用示范,参与,2020.10-2023.09;

(5)长株潭国家自主创新示范区重大专项,智能制造机器人技术创新平台(1500万),课题负责人;2017.01-2020.12;

(6)湖南省自然科学基金青年基金项目,面向节能降耗的数据中心热环境智能优化控制方法研究,项目主持,2020.01-2022.12;

(7)中央高校基本科研业务费,项目主持,2017.11-2022.07;

(8)企业委托项目,上海市生活垃圾中转环节生产运营数据深度挖掘,项目主持,2021。

七、 研究成果

代表性学术论文

[1] Fang Q, Zhou J, Wang S and Wang Y. Control-oriented modeling and optimization for the temperature and airflow management in an air-cooled data-center[J]. Neural Comput & Applic (2021).

[2] Fang Q, Li Z, Wang Y, Song M and Wang J. A neural-network enhanced modeling method for real-time evaluation of the temperature distribution in a data center[J]. Neural Computing and Applications, 2019, 31(12): 8379-8391.

[3] Fang Q, Gong Q, Wang J and Wang Y. Optimization Based Resource and Cooling Management for a High-Performance Computing Data Center[J]. ISA Transactions, 2019, 90: 202-212.

[4] Fang Q, Wang J, Gong Q and Song M. Thermal-aware Energy Management of HPC Data Center Via Two-time-scale Control[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, 23(5): 2260-2269.

[5] Fang Q, Wang J, Gong Q. QoS-Driven Power Management of Data Centers via Model Predictive Control[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2016, 13(4):1557-1566.

[6] Qin R, Fang Q*, Wang Y,  A Mobile Robotic System for Data Center Thermal Environment Measurement and Reconstruction, in Proceedings of Chinese Automation Congress, Beijing, China, 2021. (Best Paper Award)

[7] Fang Q, Song M and Wang J. Control-oriented Modelling and Evaluation for the Temperature Distribution in Data-centers[C], in Proceedings of the 16th International Heat Transfer Conference, Beijing, China. 2018.

[8] Wang Q, Song M, Fang Q and Wang J. Thermal-aware Flow Field Optimization for Energy Saving of Data Centers[C], in Proceedings of 2018 American Control Conference, Milwaukee,  USA, 2018.

[9] Fang Q, Wang J and Gong Q. Thermal-aware Server Provisioning with Switched MPC for HPC Data Centers[C]. in Proceedings of the 10th IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems, Monterey, CA. 2016. 778-784.

[10] Fang Q, Wang J, Zhu H, and Gong Q. Using Model Predictive Control in Data Centers for Dynamic Server Provisioning[C]. in Proceedings of the 19th IFAC World Congress, Cape Town, South Africa. 2014, 19(1): 9635-9642.

八、研究生招生

   课题组为机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心王耀南院士团队,长期招收硕、博士研究生,研究智能制造与机器人技术领域机器视觉检测、数据深度挖掘、机器学习建模与优化控制算法等方向问题。课题组为入学研究生提供良好的学习、研究环境及待遇,并资助优秀研究生参加高水平国际学术会议。在学术研究外,着重逻辑思维能力、书写及语言表达能力、制作报告及汇报能力的培养,为毕业生进入社会、从事工作打下良好基础。对于有意深造的研究生,将着重学术训练与成果积累,并提供国内外知名高校的推荐机会。

   招生方向:1、智能制造机器人技术(机器视觉检测、机器人控制)2、网络化制造(智能运行优化、决策、调度,数字孪生应用)3、数据挖掘、建模与优化控制(绿色节能、性能预测);

   课题组实验办公环境:


九、 联系方式

Email: qfang (at) hnu.edu.cn 替换(at)为@; 微信:Phanchel

湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心511