高亮

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高亮教授

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个人简介

       高亮（Gao Liang，Professor），华中科技大学副校长，机械科学与工程学院教授、博士生导师，2018年获得国家杰出青年基金资助，首届“科学探索奖”获得者，IET Fellow，国家智能设计与数控技术创新中心主任，国务院学位委员会智能科学与技术学科评议组成员，教育部工业工程类教指委委员，国家智能制造专家委员会委员，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会主任委员。长期致力于智能优化与机器学习方法在设计制造中的应用等研究，尤其是在智能设计与智能调度的研究上。
       出版专著或教材22部（其中英文7部），以第一作者或通讯作者在Nature Communications等期刊上共发表SCI论文340余篇，Web of Science被引46000次，H-index 104；Google Scholar引用48000 余次，H-index 113。2020-2023和2025年入选科睿唯安“全球高被引科学家”，2020年起连续五年入选爱思唯尔“中国高被引学者”。授权发明专利90项，登记软件著作权28项。获国家科技进步奖二等奖1项（2015年度，排名第2）、教育部自然科学奖一等奖2项（2013年度和2022年度，均排名第1）、湖北省自然科学奖一等奖1项（2023年度，排名第1），其它省部级一等奖2项。担任Engineering子刊Intelligent Manufacturing、IET Collaborative Intelligent Manufacturing、Light: Advanced Manufacturing期刊主编，以及Chinese Journal of Mechanical Engineering、Machine Learning with Applications、Swarm Evolutionary Computation等期刊副主编等。

研究方向

智能优化与机器学习方法在设计制造中的应用等研究

开设课程

科研项目

[1]国家杰出青年科学基金，车间调度的理论与方法，51825502，2019-2023，主持
[2]湖北省科技厅项目，智能设计与数控基础关键技术研发，2021AAB001，2021-2024，主持
[3]国家重点研发计划,机器人自动化产线的动态重构与优化调度技术, 2023YFB4705004,2023-2026，主持
[4]国家自然科学基金卓越研究群体，机器人化智能制造，52188102，2022-2026，参加

论文专著与专利

代表性论文：
[1] Zhang, J.; Xiao, M.; Gao, L.; Alù, A.; Wang, F. Self-bridging metamaterials surpassing the theoretical limit of Poisson's ratios. Nature Communications, 2023, 14(1): 4041. 

[2] Wang, Y.; Sha, W.; Xiao, M.; Qiu, C.-W.; Gao, L. Deep-Learning-Enabled Intelligent Design of Thermal Metamaterials. Advanced Materials, 2023, 35: 2302387. DOI: 10.1002/adma.202302387. 

[3] Gao, J.; Cao, X.; Xiao, M.; Yang, Z.; Zhou, X.; Li, Y.; …; Gao, L.; …; Mai, Y.-W. Rational designs of mechanical metamaterials: Formulations, architectures, tessellations and prospects. Materials Science and Engineering: R: Reports, 2023, 156: 100755. 

[4] Wen, L.; Li, X.Y.; Gao, L.*; Zhang, Y.Y. A New Convolutional Neural Network-Based Data-Driven Fault Diagnosis Method. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(7): 5990–5998. DOI: 10.1109/TIE.2017.2774777.

[5] Wen, L.; Gao, L.*; Li, X.Y. A New Deep Transfer Learning Based on Sparse Auto-Encoder for Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, 49(1): 136–144. DOI: 10.1109/TSMC.2017.2754287.

[6] Gao, Y.P.; Li, X.Y.; Wang, X.V.; Wang, L.H.; Gao, L.* A Review on Recent Advances in Vision-based Defect Recognition towards Industrial Intelligence. Journal of Manufacturing Systems, 2022, 62: 753–766. DOI: 10.1016/j.jmsy.2021.05.008.

[7] Pan, Q.K.; Gao, L.*; Wang, L. An Effective Cooperative Co-Evolutionary Algorithm for Distributed Flowshop Group Scheduling Problems. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(7): 5999–6012. DOI: 10.1109/TCYB.2020.3041494.

[8] Xie, J.; Li, X.Y.; Gao, L.*; Gui, L. A hybrid genetic tabu search algorithm for distributed flexible job shop scheduling problems. Journal of Manufacturing Systems, 2023, 71: 82–94. DOI: 10.1016/j.jmsy.2023.09.002.

[9] Cai, X.W.; Gao, L.*; Li, X.Y. Efficient Generalized Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm for High-Dimensional Expensive Problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2020, 24(2): 365–379. DOI: 10.1109/TEVC.2019.2919762.

[10] Wang, Y.J.; Xiao, M.; Xia, Z.H.; Li, P.G.; Gao, L.* From Computer-Aided Design (CAD) Toward Human-Aided Design (HAD): An Isogeometric Topology Optimization Approach. Engineering, 2023, 22: 94–105. DOI: 10.1016/j.eng.2022.07.013.

代表性教材和合著：
[1] 高亮，张俐，曹颖，夏兆辉，李好，肖蜜，《创成式设计方法及应用》，华中科技大学出版社，2025年
[2] 高亮，李玉良，邱浩波，肖蜜，李好，《优化设计》，清华大学出版社，2023年
[3] 高亮、邱浩波、肖蜜、李好，《优化驱动的设计方法》，清华大学出版社，2020年
[4] 高亮、李新宇、文龙，《工艺规划与车间调度的智能算法》，清华大学出版社，2019年
[5] 高杰，张春江，高亮，王琳，《结构智能设计与优化》，清华大学出版社，2026年
[6] 牟健慧，高亮，李新宇，于涛，《车间逆调度理论及其智能算法》，电子工业出版社，2023年
[7] 李培根、高亮，《智能制造概论》，清华大学出版社，2021年
[8] 张洁、秦威、高亮，《大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法》，华中科技大学出版社，2020年
[9] Chao Lu, Liang Gao, Xinyu Li, Lvjiang Yin，Intelligence Optimization for Green Scheduling in Manufacturing Systems，Springer，2023年
[10] Gao, J., Gao, L. and Xiao, M.Isogeometric Topology Optimization，Springer，2022年
[11] Vendan, S.A., Kamal, R., Karan, A., Gao, L., Niu, X.D., Garg, A，Welding and Cutting Case Studies with Supervised Machine Learning，Springer，2020年
[12] Li, X.Y., Gao, L. Effective Methods for Integrated Process Planning and Scheduling, Springer, 2020年

荣誉获奖

[1] 复杂稀贵金属物料多元素梯级回收关键技术，国家科学技术进步奖二等奖，排名第二，2015年
[2] 典型车间调度问题的理论与智能优化方法研究，教育部自然科学奖一等奖，排名第一，2013年
[3] 车间动态调度理论与方法，教育部自然科学奖一等奖，排名第一，2022年
[4] 随机与区间变量混合下的结构可靠性优化设计理论与方法，湖北省自然科学奖一等奖，排名第一，2023年
[5] “校-工研院-企业”有组织创新机械工程研究生培养体系建设与实践，国家级教学成果奖二等奖，排名第二，2022年
[6] 2019年首届腾讯“科学探索奖”获得者

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