核心课程
- 机械原理与设计
- 车辆动力学与控制
- 内燃机原理
- 汽车制造工艺学
研究经历
参与国家级大学生创新创业项目《新能源汽车轻量化结构优化设计》，使用LS-DYNA进行碰撞仿真分析，提出铝合金框架拓扑优化方案，减重达23%。主导设计并完成1:1样车总装线模拟验证，通过SolidWorks建模与ANSYS多物理场耦合分析，最终方案获上海市大学生机械创新设计大赛一等奖。
技能证书
- 熟练掌握CATIA、UG/NX三维设计软件
- 获得机械工程师资格证书（2019年）
研究方向
- 智能网联汽车总装工艺与质量控制
- 车辆系统动力学仿真与优化
科研项目
主持国家自然科学基金青年项目《基于数字孪生技术的汽车总装配线动态建模与仿真》，开发多体动力学仿真平台，建立包含232个关键装配节点的整车虚拟样机模型，实现装配误差预测准确率达91.3%。
发表成果
在《Journal of Mechanical Engineering》发表SCI论文2篇，参与撰写《汽车设计制造与实验技术》专著（科学出版社，2020），第一作者论文被EI检索3次。
技术专长
精通ADAMS、Simpack等多体动力学仿真软件，掌握汽车白车身三维扫描逆向工程（使用TRI-ZSURF），熟悉ASPICE汽车软件开发流程认证体系
主要职责
- 装配线设计与优化：负责汽车总装配线的布局规划、工艺流程设计和持续改进，以提升生产效率和产品质量。
- 质量控制管理：制定并执行标准作业程序（SOP），监控装配过程，减少缺陷率，并参与供应商审核确保零部件质量。
- 团队协作与领导：带领装配团队执行生产任务，协调跨部门合作，进行员工培训，提升团队技能和生产安全标准。
专业成就
- 工艺优化：通过引入精益生产理念，优化装配线布局，实现生产效率提升15%，并减少物料浪费。
- 项目领导：主导新车型总装配线的导入项目，成功完成从设计到量产的过渡，确保按时交付并符合客户要求。
主要职责
- 负责汽车总装生产线的设计、优化和日常管理，包括装配流程规划和工位布局优化，确保生产线效率提升20%以上。
- 领导装配调试团队，执行标准作业程序（SOP）的制定与更新，使用AutoCAD和SolidWorks进行装配图纸设计，确保装配精度符合CPK值要求（通常≥1.33）。
- 实施质量控制措施，如失效模式分析（FMEA）和六西格玛改进，减少装配缺陷率至0.5%以下，并主导关键零部件的调试和故障排除，使用Minitab进行数据分析。
成就与项目
- 成功主导新一代SUV车型的总装线改造项目，引入自动化机器人装配系统，提高装配效率并降低人为错误率。
- 负责新产品导入（NPI）阶段的总装验证，协调跨部门团队完成装配可行性分析，确保项目按时交付，通过ISO/TS 16949认证要求。
- 推动精益生产理念，优化物料流动和工位平衡，实现生产线OEE（整体设备效率）提升至85%以上，获得公司年度技术创新奖。
项目背景
本项目旨在提升XX汽车制造有限公司的总装配生产线效率，针对日益增长的市场需求，优化现有装配流程。
我的角色与工作
作为总装工程师，我负责领导装配团队，设计并实施装配线平衡方案，使用精益生产方法（如5S管理、价值流分析）来减少浪费和瓶颈。工作包括分析装配数据、协调跨部门合作（如与机械工程师和质量部门），并监督装配工人的培训。
技术难点
- 主要挑战是解决装配线上的节拍不平衡问题，导致部分工位过载。
- 引入自动化设备时，需处理人机工程接口，避免操作错误。
- 数据采集和实时监控系统集成，使用了MES（制造执行系统）软件来跟踪装配进度。
项目成果
- 成功将装配线整体效率提升25%，减少停工时间30%。
- 实现了装配质量合格率从92%提高到96%，并通过ISO/TS 16949认证。
- 提出的装配优化方案被纳入公司标准流程，应用于后续项目。
项目背景
该项目针对ZZ航空航天公司新型无人机的部件集成装配，旨在提高装配精度和可靠性，满足航空安全标准。需求包括高精度组装和严格的质量控制。
我的角色与工作
担任总装工程师，负责整体装配流程设计和现场管理。工作涉及开发定制装配工装夹具、实施六西格玛质量控制方法，并协调供应链准时交付。使用了DFMA（设计易装配性）原则来优化部件设计。
技术难点
- 关键难点是处理复合材料部件的装配应力问题，导致潜在变形。
- 装配过程中需使用高精度测量设备（如三坐标测量机），并集成AR（增强现实）辅助装配系统。
- 项目涉及多国标准，需符合FAA适航认证要求，增加了合规性检查的复杂性。
项目成果
- 成功将装配精度控制在±0.01mm以内，显著提升产品可靠性。
- 项目交付提前15%，装配缺陷率降低40%。
- 获得客户认可，并作为行业标杆，推广至公司其他装配线。
个人总结
作为一名资深总装工程师，我拥有8年丰富经验，专注于装配工艺优化和质量控制，成功主导多个项目提升生产效率30%以上。我的专业技能包括熟练使用CAD/CAE软件、团队协作和问题解决，确保产品可靠性和成本效益。
职业规划上，我致力于深化智能制造知识，提升领导能力，推动行业创新，实现个人与企业的共同成长。
研究内容
本研究聚焦于汽车总装配过程中的瓶颈问题，如装配精度不足和生产效率低下，采用数字孪生技术构建虚拟装配模型，模拟实际装配线的动态行为。
研究方法
使用多学科仿真工具（如ANSYS和ADAMS）结合传感器数据，开发了实时反馈系统，通过机器学习算法优化装配参数。研究包括数据采集、模型校准和迭代优化阶段，历时18个月完成。
研究成果
成功将装配效率提升了25%，缺陷率降低了15%，并在实际生产线中验证了模型的可行性，发表论文3篇，申请专利2项。研究成果为行业提供了可复制的优化框架，体现了创新性和实用性。
研究内容
针对智能总装配线的高故障率问题，本研究开发了基于深度学习的故障预测模型，旨在提高装配线的可靠性和维护效率。
研究方法
采用时间序列分析和卷积神经网络（CNN）处理传感器数据，结合强化学习进行动态优化。研究分为数据收集、模型训练和现场部署三个阶段，通过实际案例验证模型性能。
研究成果
实现了故障预测准确率超过90%，装配线停机时间减少30%，并推动了智能工厂的标准化应用。研究成果获得行业奖项，并在多个企业推广应用，体现了学术价值和技术创新。
母语： 简体中文，能够熟练进行技术沟通和文档撰写。 外语： 英语（流利，具备专业术语翻译和国际项目协作能力）。
注册机械工程师证书 项目管理专业认证（PMP） 其他： 获得ISO 9001质量管理体系认证培训证书。