【概况】

田颖，黑龙江省哈尔滨人，天津大学机械工程学院机械系副教授，博士/硕士生导师，于2003年获得哈尔滨工业大学机械工程专业硕士学位，2010年获得天津大学机械工程专业博士学位，加州大学伯克利分校机械学院访问学者(2014.3-2015.7)。中国机械工程学会生产工程分会（机床专业）副秘书长、中国图学学会数字孪生分会委员。主要研究方向为：能量足迹建模理论与低碳制造关键技术、智能制造系统可适应规划与数字孪生、网联制造系统运行机制与智慧决策、智能制造系统运行态势感知与健康运维服务等，主要研究方法包括：全要素智能制造系统能量足迹建理论与方法、智能数控技术、切削机理建模与有限元分析、离散车间调度规划、多模态状态识别与控制、物联网与信息系统建模以及数据知识驱动的故障识别与状态推演方法等。讲授课程包括工程图学、智能制造概论、物联网与信息物理系统、智能制造系统快速响应规划等。在International Journal of Clear Production, International Journal of Advanced Manufacturing Technology,Mathematics,《机械工程学报》，《天大学报》等国内外权威期刊发表论文60余篇。近年来，主持国家自然科学基金，国家重点研发项目子课题，天津市重点基金项目，天津市解绑挂帅项目，XXX项目及各类横向项目等多项。欢迎具备机械工程、智能制造、控制工程专业学习，尤其欢迎具有机床能量建模、数字孪生、工艺规划、加工机理研究及过程控制、生产调度及决策、寿命预测与故障诊断等相关学科背景的学生推免或者报考本人的研究生。

【教育背景】

2005年9月至 2009年12月 天津大学机械系机械工程专业(博士) 导师：王太勇 教授 2001年9月 至 2003年7月 哈尔滨工业大学机械工程学院(硕士) 导师：翟文杰教授

【学术经历】

2016年6月 至 今 天津大学机械学院机械系 副教授 2003年9月 至 2016年6月 天津大学机械学院机械系 讲师 2014年3月 至 2015年7月 加州大学伯克利分校机械学院 访问学者 2019年11月7日 至18日 意大利米兰Catholic University 访问交流

【讲授课程】

1.工程图学3B（48学时）专业基础课 2.智能制造概论（48学时）专业核心课 3.物联网与物理信息系统（42学时）学科基础课 4.智能制造工程概论（32学时）专业选修课 5.智能制造系统快速响应规划（32学时）专业选修课 6.Introduction to Intelligent Manufacturing（32学时）研究生全英文课程

【教学成果】

1.2022年 面向国家重大需求—高端制造装备研究过程“三全育人”的实践与成效 研究生教育教学成果奖 特等奖 2.2020年 第六届全国高校教师创新大赛全国总决赛 二等奖 3.2019年 第五届全国高等学校教师图学与机械课程示范教学与创新教学法观摩竞赛 三等奖 4.2016,2010年 天津市投影制图竞赛 优秀指导教师奖

【研究方向】

1．能量足迹建模理论与低碳制造关键技术 2．智能制造系统可适应规划与数字孪生 3．网联制造系统运行机制与智慧决策 4．智能制造系统运行态势感知与健康运维服务

【学术兼职】

2017--，中国机械工程学会生产工程分会（机床）副秘书长 2022--，中国图学学会数字孪生专委会 委员

【科研项目及成果】

作为项目负责人，负责的主要项目有： 1.2025-2026 XXX精密加工生产线，江南工业集团XXX合作项目 789万 2.2023-2026智能车间全要素数字孪生工业软件系统研发 天津市科技计划重点项目 20万 3.2022-2025高端装备智能运维数字孪生体建模理论 国家重点研发项目子课题 1110万元 4.2022-2024 具有在机检测与数字孪生的六轴联动智能加工中心开发及其应用 项天津市揭榜挂帅项目800万元 5.2017-2026 天津大学智能制造装备研创中心 天津市东丽区人民政府专项1200万 6.2017-2019 国内领先数控系统及相关产品开发 深圳市德堡数控技术有限公司合作项目 50万元 7.2016-2018 基于海量视频数据的带钢表面缺陷智能感知云平台 天津市重点实验室开放项目 4万 8.2012-2014 基于全局能量足迹图模型的产品生态设计准则提取方法研究与应用 国家自然基金青年项目项目 26万 科研获奖情况： 1.2019年 多通道六轴联动智能数控技术及其应用 天津市科学技术进步特等奖R4 2.2021年 智能制造系统可适应规划与数字孪生技术及其应用 天津市科学技术进步一等奖R3 3.2019 Italian Technology Award 2019 by the Italian Trade Agency.R1

【代表性论著】

[1] Ying Tian, Zhanxu Gao*, Lei Zhang*, Yujing Chen, Taiyong Wang. A multi-objective optimization method for flexible job shop scheduling considering cutting-tool degradation with energy-saving measures, Mathematics[J], 2023,11(2),324:1~16. WOS:000927608500001, 2.592/Q1 [2] Ying Tian, Liming Yang*. Multi-dimension tool wear state 1. Adaptive Variational Modal Decomposition-Dual Attention Mechanism Parallel Residual Network: A Tool Lifetime Prediction Method Based on Adaptive Noise Reduction. 2025, 13(1). 2. Research on CNC machining technology of straight bevel gears based on hypocycloids, Scientific reports, 2025,15(1):13294. 3. Enhancing optimization and reducing machining time of free form shapes through modeling, simulation, and Taguchi design of experiments with artificial neural networks, International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 2024,4:1-16. 4. Construction and Application of Energy Footprint Model for Digital Twin Workshop Oriented to Low-Carbon Operation, the International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2024, 24(11), 3670. 5. Wear state detection of the end milling cutter based on wear volume estimation, the International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2024, 10(135):1809-1824. 6. Chong Tian, Taiyong Wang, Ying Tian*. The Prediction of Stability in the Time-Delayed Milling Process of Spiral Bevel Gears Based on an Improved Full-Discretization Method, Mathematics, 2024, 12(13), 2061. 7. Lei Zhang; Yujing Chen; Taiyong Wang; A Multi-Objective Optimization Method for Flexible Job Shop Scheduling Considering Cutting-Tool Degradation with Energy-Saving Measures, Mathematics, 2023, 11(2)：324-355. 8. Multi-dimension tool wear state assessment criterion on the spiral edge of the milling Cutter, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 119(11-12)：8243-8256. 9. Innovation of EtherCAT adaptive synchronization control in embedded CNC, International Journal of Communication Systems, 2023, 36(8)：1-26. 10. Steel Surface Defect Detection Using a New Haar-Weibull-Variance Model in Unsupervised Manner; IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [J], 2017, 66(10), 2585-2596. 11. Energy footprint mapping analysis-based energy saving product design study, Key Engineering Materials[J], 2016, 693, 1966-1970. 12. Research on modularization fuzzy petri net of disassembly system, 2009 IEEE 16th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management [CA], 2009, 4344474, 822-826. 13. 车间生产过程能量足迹建模与加工参数协同优化方法, 中国机械工程学报, 2022, 33(21). 14. 基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化, 天津大学学报 (自然科学与工程技术版), 2022, 55(2)：166-173. 15. 面向低碳的车间生产过程数字孪生建模, 天津大学学报. 自然科学与工程技术版, 2023, 56(3)：232-241. 16. 基于组合型阈值分割的在线立铣刀侧刃磨损测量, 天津大学学报. 自然科学与工程技术版, 2023, 6(1)：81-92. 17. 立铣刀侧刃磨损检测的装置及方法, 天津大学学报. 自然科学与工程技术版, 2022, 55(10)：1008-1015. 18. 一种基于主轴功率的刀具状态监测方法, 天津大学学报 (自然科学与工程技术版), 2021, 54(11)：1179-1186.