成果一：王超博士在《Journal of Materials Processing Technology》期刊发表学术论文

近日，机械工程学院王超博士在国际工程领域著名期刊《Journal of Materials Processing Technology》（SCI一区TOP期刊，IF=4.669）成功发表学术论文“Artificial thermal strain method: A novel approach for the analysis and fast prediction of the thermal distortion”。王超博士主要从事热-力耦合有限元分析和机械优化设计方向研究。该文章建立了一种基于固有应变理论的热成形快速预测模型，能够实现激光多曲度成形、大型结构件焊接、增材制造中多层、多道热扫描下变形量的快速预测。研究了固有应变的发展规律，通过等效力矩实现了固有应变向假定热应变的转换，最终利用弹性有限元进行变形量计算。该工作是与英国伯明翰大学（University of Birmingham）机械工程学院院长、英国皇家工程院院士DucTruong Pham合作的研究成果，得到了江苏省机电产品循环利用技术重点建设实验室开放项目（RRME201906）的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2020.116937

固有应变向假定热应变的转换示意图

成果二：徐本连教授在《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》期刊再次发表学术论文

机械工程学院徐本连教授撰写的学术论文“A Joint Tracking Approach via Ant ColonyEvolution for Quantitative Cell Cycle Analysis”被《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》期刊录用（TOP期刊）。该成果主要针对多目标视频（图像序列）跟踪领域的目标分裂、变形、数目动态变化等造成的数据关联和状态估计一体化问题，提出了一种计算效率较高的标签蚁群多目标跟踪算法。该方法首先将未标记蚁群的侦察行为建模为一个混沌过程，在当前帧中生成一组候选目标；在此基础上，建立一个标签蚁群觅食过程，通过最小化最优亚模式分配测度（OSPA-T）来构造先前估计的目标状态与当前候选目标之间的帧间匹配。最后利用标签蚁群通过食物信息素场和启发式信息来近似的多贝努利参数集来估计当前帧中目标的状态，得到的轨迹信息素场构成轨迹的目标谱系树。该方法在多个目标跟踪数据集上进行了测试，并取得了较好的跟踪效果。该工作是与澳大利亚西澳大学Brett Nener教授合作的结果，得到了江苏省教育厅境外留学项目、国家自然科学基金面上项目（资助号61673075,61876024）、江苏省“333工程”科研项目（资助号BRA9284）的支持。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9233941

6个图像序列的多目标增殖时空轨迹跟踪实例

混沌蚁群搜索结果实例

轨迹与食物信息素场分布示例

目标跟踪诱变恢复结果示例