5月9日上午10:00，在輔導員謝超老師的組織下，2023級全體研究生齊聚8D-101教室參加了學院2024年第九期研究生論壇，本次論壇共有五位2022級研究生分享了他們在“優化設計專題”方面的研究成果，論壇由熊小雙老師進行點評，由年級長徐彬主持。
張紅偉同學分享了他的研究課題“基于神經網絡的汽車氣動特性多目标優化”。其研究背景是近年來随着汽車數量的激增，帶來的能源消耗和空氣污染問題日益嚴重，而伴随着碳中和等環保問題被重視，降低汽車的動阻力從而提高能源利用率，減小升力從而增加穩定性已經成為研究員們的重要内容，其文章以方背式MIRA模型為研究對象，基于BP神經網絡的遺傳算法，降低汽車阻力系數和升力系數。
王鑫濤同學分享了他的研究課題“基于深度強化學習的流水車間調度研究”，其研究的内容主要是流水車間調度問題和求解算法，在流水車間調度問題上分為兩種，一是置換流水車間調度問題，二是混合流水車間調度問題，其用到的求解算法是Q-learning和深度強化學習算法DQN。
唐家琦同學分享了他的課題“基于智能優化算法的集成工藝規劃與調度優化研究”，其研究的課題目标是旨在通過引入改進後的群智能優化算法，從單目标、多目标和動态IPPS問題三方面展開研究，實現對集成工藝規劃與車間調度優化問題（IPPS）的全面優化。
何濤同學分享了他的課題“多模态無線傳感器網絡融合定位算法研究”，其研究的課題内容是整合來自不同類型傳感器的數據，包括但不限于GPS、慣性傳感器、視覺傳感器等，建立一個綜合的傳感器數據集。這涉及數據的預處理、校準和對齊等工作，以确保各個傳感器數據之間的一緻性和可比性。
沈真澤同學分享了他的課題“區塊鍊技術下綠色供應鍊運作策略的最優 控制分析”，其研究課題是基于最優控制的綠色供應鍊産品質量、區塊鍊和價格激勵決策模型分析。
最後，熊小雙教授指出本次研究生論壇展示了多個領域的研究成果，指出課題研究要考慮實際工程應用中的限制條件，能夠适應不同的生産環境和變化的需求，以确保優化得到的設計方案具有可行性和實用性，要結合實際應用場景進行評估和優化。
