教授 |工学院, 机械与能源工程系
马永胜博士在2021年7月回国加入南方科技大学,长聘教授。现任先进工程信息学期刊副主编(Advanced Engineering Informatics,Elsevier);ASME计算机信息科学与工程(Journal of Computer Information Science and Engineering)期刊副主编,Springer Nature的科学报告 (Scientific Reports)编委。马博士还曾在2009~2014期间担任IEEE自动化科学与技术期刊(IEEE Trans. of Automation Science and Engineering)副主编(Associate Editor)。马永胜博士本科毕业于北京清华大学机械制造及设备自动化专业(1981-1986),留学英国曼彻斯特大学理工学院(UMIST)获硕士(金属切削)和博士(CAD/CAM)学位。毕业后加入新加坡义安理工学院(1993-1996)任讲师,之后加入新加坡制造技术研究所(1996-2000)任高级研究员和研究组经理,又在南洋理工大学任副教授(2000-2007)。2007年马永胜博士加入加拿大阿尔伯塔(Alberta)大学工程学院机械系获得永久教职,2013年成为终身全职正教授,直到回国。从2009起至今马永胜博士还是加拿大阿尔伯塔省注册执业工程师。
个人简介
研究领域
工程软件信息学,计算机辅助设计与工程仿真计算,机械智能设计与制造方法,先进装备研发
研究方向:
CAD/CAE信息集成,多尺度先进材料拓扑优化,多学科物理现象仿真建模,机械智能设计与制造方法,生产制造工艺优化,知识工程,复杂曲面建模和特征分析,先进注塑冲压过程及模具优化
马永胜教授多年来坚持研究工程特征语义学建模理论以及在计算机辅助产品设计及集成制造中的应用。1999年提出了关联特征概念,提出跨代的产品设计及流程信息化建模通用理论体系,并在过去二十多年建立了归一化特征工程建模框架。他的关联特征理论被应用于产品智能设计,模具设计与制造, 协作并行工程, 以及全生命周期管理领域。他在加拿大和新加坡主持研究各种科研项目43项,发表学术期刊和国际会议文章200多篇, 专著2部。马教授的特长在智能设计学和工程信息学理论方面,曾有较大的工业应用资助,为相关企业创造了一定的经济效益。他有22年国际顶级高校学术研究经验,也有丰富的产学研实践经验。
教学
现教授课程:创新设计理论和实践
曾教授课程:
机械本科毕业设计(阿尔伯塔大学四年级,必修课)
制造过程及工艺(阿尔伯塔大学大学三到四年级,选修课)
工程经济学和财务管理(阿尔伯塔大学大学一到二年级,必修课)
计算机辅助产品建模和生产工程(阿尔伯塔大学研究生课程)
制造系统与工程(阿尔伯塔大学大学三到四年级,选修课)
创新设计理论和实践 (2019年南方科技大学四年级课程)
基于网络的协作工程(2018北京理工大学二年级选修课程)
智能制造概论(2018北京理工大学二年级选修课程)
先进产品设计(2017清华大学深圳研究生院课程)
协作式产品设计(2009韩国ChungNam国立大学暑期高年级课程)
学术成果 查看更多
代表文章:
- L. Chen, P. Ji, Y. Ma, Y. Rong, J. Ren,Custom machine learning algorithm for large-scale disease screening – taking heart disease data as an example,Artificial Intelligence in Medicine,146,102688,2023,https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102688
- X. Li, T. Zhang, X. Sun, Y. Ma, Product Map Analysis from a Crowd of Small- and Medium- Sized E-Commerce Sites: A Bottom-Up Approach, International Journal of Crowd Science, Tsinghua University Press Limited, accepted
- J.Liu,J.Huang, Y,Zheng, S.Hou, S.Xu, Y.Ma, C.Huang, B.Zou, L.Li, Challenges in topology optimization for hybrid additive-subtractive manufacturing: A review,COMPUTER-AIDED DESIGN,161,103531,2023
- Y.Guo, Y. Ma, R.Ahmad,Topology Optimization for Design of Hybrid Lattice Structures with Multiple Functional Microstructure Configurations,Computer-Aided Design and Applications,20,946-959,2023
- S.Xu, J. Liu, X. Li and Y. Ma, A full-scale topology optimization method for surface ffber reinforced additive manufacturing parts, Computer methods in applied mechanics and engineering , 401, 115632, 2022
- L. Chen, P. Ji, and Y. Ma, Machine Learning Model for Hepatitis C Diagnosis Customized to Each Patient, IEEE Access,10,106655-106672,2022
- Y. Xiong, Y. Tang, Q. Zhou, Y. Ma and D. Rosen, Intelligent additive manufacturing and design state of the art and future perspectives, Additive Manufacturing, 59, 103139, 2022
- SZ XU, J Liu, J Huang, B Zou, Q Li, Y Ma, Stress constrained multi-material topology optimization with ordered SIMP method, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 373(1), 113453, Elsevier, 2021.
- J REN, R Ahmad, G Zhang, Y Rong, Y Ma, A Parametric Simulation Model for HVOF Coating Thickness Control, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 116, 293–314 (2021), Springer, 2021.
- J REN, G Zhang, Y Rong, Y Ma. A Feature-based Model for Optimizing HVOF Process by Combining Numerical Simulation with Experimental Verification. SME Journal of Manufacturing Processes, Elsevier, Volume 64, April 2021, Pages 224-238.
- D KURIAN, Y Ma, L Lefsrud, F Sattari, Seeing the Forest and the Trees: Using Machine Learning to Categorize and Analyze Incident Reports for Alberta Oil Sands Operators, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 64(2), 104069 (9 pp), Elsevier, 2020
- J Fu, Y Ma,A method to predict early-ejected plastic part air-cooling behavior towards quality mold design and less molding cycle time,Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 56(4), 66-74 (Elsevier),
- J LIU, Q Chen, Y Zheng, R Ahmad, J Tang, Y Ma, Level-set-based Heterogeneous Object Modeling and Optimization, Computer Aided Design, 110(5), 50-68, Elsevier, 2019.
- L LI, CF Lange, Z Xu, P Jiang, Y Ma, Feature-based intelligent system for steam simulation using computational fluid dynamics, Advanced Engineering Informatics, 38(10), 357-369, Elsevier, 2018.
- M LEITCH, Y YUSUF, Y Ma, Interdisciplinary Semantic Model for Managing the Design of a Steam-Assisted Gravity Drainage Tooling System, Journal of Computational Design and Engineering, 5(1), 68-79, Elsevier, 2018.
- J LIU, Y Ma, A new multi-material level set topology optimization method with the length scale control capability, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 329(2), 444-463, Elsevier, 2018.
- Z CHENG, Y Ma, A functional feature modeling method, Advanced Engineering Informatics, 33, 1-15, Elsevier, 2017.
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马永胜教授2021年从加拿大回国加入南方科技大学。现任先进工程信息学期刊副主编(Advanced Engineering Informatics,Elsevier);ASME计算机信息科学与工程(Journal of Computer Information Science and Engineering)期刊副主编,Springer Nature的科学报告 (Scientific Reports)编委。马博士曾在2009~2014期间担任IEEE自动化科学与技术期刊(IEEE Trans. of Automation Science and Engineering)副主编(Associate Editor)。马永胜本科毕业于北京清华大学机械制造及设备自动化专业(1981-1986),在英国曼彻斯特理工学院(UMIST)获硕士(金属切削)和博士(CAD/CAM)学位。曾在新加坡义安理工学院(1993-1996)任讲师,新加坡制造技术研究所(1996-200)任高级研究员和研究组经理,南洋理工大学任副教授(2000-2007)。2007-2021年马永胜在加拿大阿尔伯塔(Alberta),于2013年成为终身正教授直到回国。他从2009起至2021年也是加拿大职业工程师。马教授的主要研究领域为工业软件工程信息学, 包括数字孪生,信息物理建模,跨尺度拓扑优化,产品(尤其是模具)优化设计,计算机辅助产品设计及分析集成,智能制造等。1999年提出了关联特征概念,提出跨代的产品设计及流程信息化建模通用理论体系,并在过去二十多年建立了归一化特征工程建模框架。他的关联特征理论被应用于产品智能设计,模具设计与制造,协作并行工程,以及全生命周期管理领域。他在加拿大和新加坡主持研究各种科研项目43项,发表学术期刊和国际会议文章200多篇, 专著2部。马教授有丰富的学术研究,工业应用和教学经验。
课题组研究方向
计算机辅助设计与工程仿真计算;几何复杂曲面特征理论与应用;特殊非均质材料多尺度结构设计和优化;数字孪生;多物理现象建模与参数化特征提取分析;网络化智能工业软件信息学;机械智能设计与制造方法;大规模复杂产品生命周期信息化管理。
工业软件研发经验
2014-2016 领导研究了井下稠油热采工装设计与生产的跨学科核心技术
2000-2000 为AutoDesk公司首研Inventor基础上的注塑模具智能化设计软件
1999-2000 为西门子PLM子公司首研MouldWizard产品,全球销售至今
1998-1999 领导团队研发注塑模具智能化设计软件QuickMould,现西门子收购
近期承担代表性科研项目
2022-2027 工业合作项目,智能家居系统技术研发,主持。
2022-2027 工业合作项目,工业应用激光雷达传感器技术研发,主持。
2021-2026 深圳市及南方科技大学启动及配套项目,“工业软件信息学在智能设计制造深度应用之框架”,共计600万元,主持
2018-2019 工业合作及咨询项目,中国MCC(湘潭)采矿设备公司,“行星轮系轮边减速器设计与优化”,累计12.5万美元,主持
2009-2024 加拿大NSERC Discovery Grant,“基于信息学的先进设计制造工业软件语义学理论”,累计38.7万加币,主持
2017-2021 加拿大工业合作项目,Durabuilt窗门生产公司,“基于特征工程制造信息学研发”,累计34万加币,主持
2014-2016 加拿大工业合作项目,Regent能源集团,“基于特征稠油热采井下装备设计与生产机理研发”,225万加币,主持
二、研究助理教授岗位
招聘要求:
1. 具有工业软件,机械设计、机械制造,力学,物理等相关专业理工科博士学位的应聘者择优考虑;有工业软件研究经验者优先考虑。
2. 具有海外或国内研究型大学、研究机构博士后工作经历或更高层次科研工作2年以上;
3. 近5年在相关领域主流SCI/EI期刊发表10篇(一作或通讯)以上。
岗位职责:
1.独立开展相关的研究工作,发表具有国际影响力的研究成果;
2.申请各级科研基金,协助完成课题组各项基金的申报;
3.协助指导博士、硕士研究生,协助课题组建设和管理。
聘任期间的待遇:
1.提供有竞争力的薪酬待遇,根据应聘者学术背景面议。享受南科大正式教职工待遇,年薪包括:工资、福利费如餐补、高温补贴等,绩效奖金,除此以外,学校按照国家规定缴纳五险一金;
2.课题组提供良好的科研条件,包括科研经费和交流合作机会等;全力支持申请者作为负责人申请国家自然科学基金及其它国家、省、市各级课题;
3.符合条件者,可根据政策申请广东省、深圳市相关补贴。
三、博士后岗位(多名)
招聘要求:
1. 具有CAD/CAE,机械设计、机械制造,工业软件,力学,物理等相关专业理工科博士学位的应聘者择优考虑;有工业软件研究经验者优先考虑。
2. 具有扎实的CAD/CAE理论基础与编程能力,严谨的科学思维与良好科研习惯,较强独立开展科研工作能力和一定的工业软件应用经验;
3. 具有良好的英文读写能力,并能够独立撰写英文文章;博士期间在国际期刊发表超过3篇SCI论文者优先考虑;
4. 拥有职业操守,追求上进并有良好的团队协作精神;
5. 2022年可到岗者优先考虑。
(备注:拿到博士毕业证书、或至少拿到博士论文答辩许可的相关证明才能办理入站。)
岗位职责:
1. 与课题组成员共同制定研究计划,相对独立地开展课题研究并发表具有国际影响力的研究成果;
2. 协助课题组经费申请,积极以负责人身份依托课题组申请博士后科学基金、国家自然科学基金委青年项目及其他国家、省、市各级课题;
3. 协助指导博士、硕士、本科生;
4. 协助课题组建设和管理。
聘任期间的待遇:
1. 博士后聘用期两年,年薪33万元起,含广东省生活补贴15万元及深圳市生活补贴6万元,并按深圳市有关规定参加社会保险及住房公积金。博士后福利费参照学校教职工标准发放。
2.特别优秀候选人可以申请校长卓越博士后,年薪可达50万元以上。(含广东省及深圳市在站生活补贴)。
3.在站期间,可依托学校申请深圳市公租房,未依托学校使用深圳市公租房的博士后,可享受两年税前2800元/月的住房补贴。
4.拥有优良的工作环境和境内外合作交流机会,博士后在站期间享受两年共计5万学术交流经费资助。
5.课题组协助符合条件的博士后申请“广东省海外人才支持项目”。即在世界排名前200名的高校(不含境内,排名以上一年度泰晤士、USNEWS、QS和上海交通大学的世界大学排行榜为准)获得博士学位,在广东省博士后设站单位从事博士后研究,并承诺在站2年以上的博士后,申请成功后省财政给予每名进站博士后资助60万元生活补贴(与广东省及深圳市在站博士后生活补贴不同时享受);对获得本项目资助,出站后与广东省用人单位签订工作协议或劳动合同,并承诺连续在粤工作3年以上的博士后,省财政给予每人40万元住房补贴。
6.博士后出站选择留深从事科研工作,且与本市企事业单位签订3年以上劳动(聘用)合同的,可以申请深圳市博士后留深来深科研资助。深圳市政府给予每人每年10万元科研资助,共资助3年(以深圳市最新申报要求为准)。
7.根据《深圳市新引进博士人才生活补贴工作实施办法》规定,新引进博士人才生活补贴(10万元)与省市博士后在站生活补贴不同时享受。
博士后出站前景:
1. 对于优秀的出站博士后将有机会申请南方科技大学研究助理教授岗位,积极推荐协助其申请国内外其他高校与院所科研教学岗位;或推荐赴世界著名大学(如阿尔伯塔大学、香港理工大学、南洋理工大学等)继续深造;同时积极推荐出站博士后加入本领域高科技企业从事专长的高级人才职位。
2. 博士后出站选择留深圳从事科研工作,且与本市企事业单位签订3年以上劳动(聘用)合同的,可以申请深圳市博士后留深来深科研资助。深圳市政府给予每人每年10万元科研资助,共资助3年。
四、访问学生及学者
课题组长期欢迎访问学生(联合培养)与访问学者加盟。
五、应聘方式
应聘者请将个人简历,含学习和工作经历、发表论文、推荐人联系方式、或者其他证明工作能力的材料整合为单个PDF文件,发送至邮箱mays@sustech.edu.cn并抄送liuby@mail.sustech.edu.cn。标题为申请职位+姓名+预计到岗时间。申请将严格保密,本招聘广告长期有效,欢迎邮件咨询。