欢迎对数字化工艺计与规划、大数据驱动的制造质量控制以及基于机器视觉的缺陷检测算法等研究主题感兴趣的同学报考硕、博士研究生！

1. 国家自然科学基金面上项目，基于制造大数据融合建模的多材料车身装配质量预测控制，2019-2022，负责人

2. 机械系统与振动国家重点实验室开放基金，基于主动学习和多保真度数据融合的蓝光检测规划研究，2020-2021，负责人

3. 国家自然科学基金青年项目，制造可靠性约束下的车身装配偏差动态建模与诊断研究，2015-2017，负责人

4. 上海市自然科学基金项目，面向夹具系统可靠性评估的装配偏差动态建模与质量控制，2014-2017，负责人

5. 上海市教委新教师资助计划，基于车身装配偏差源可诊断性的分布式检测系统优化研究，2015-2016，负责人

6. 上汽通用汽车有限公司，多机器人光学检测系统协调运动规划研究，2020-2022，负责人

7. 上汽通用汽车有限公司，CMM自动检测规划算法研究与虚拟仿真，2019-2020，负责人

8. 上汽通用汽车有限公司，蓝光系统虚拟仿真方法研究与离线程序开发，2018-2019，负责人

9. 上汽通用汽车有限公司，汽车尺寸大数据分析与应用研究，2016-2017，负责人

10. 上汽通用五菱汽车公司，××车型前纵梁总成装配工艺仿真与工艺优化设计，2017-2018，负责人

11. 上汽通用汽车有限公司，轿车车身在线测量系统数据处理、诊断与故障预报，2009-2010，主要参与人

12. 国家自然科学基金面上项目，基于贝叶斯网络的高速列车车体装配偏差检测与诊断方法，2012-2015，主要参与人

1. 国家自然科学基金面上项目，基于制造大数据融合建模的多材料车身装配质量预测控制，2019-2022，负责人

2. 机械系统与振动国家重点实验室开放基金，基于主动学习和多保真度数据融合的蓝光检测规划研究，2020-2021，负责人

3. 国家自然科学基金青年项目，制造可靠性约束下的车身装配偏差动态建模与诊断研究，2015-2017，负责人

4. 上海市自然科学基金项目，面向夹具系统可靠性评估的装配偏差动态建模与质量控制，2014-2017，负责人

5. 上海市教委新教师资助计划，基于车身装配偏差源可诊断性的分布式检测系统优化研究，2015-2016，负责人

6. 上汽通用汽车有限公司，多机器人光学检测系统协调运动规划研究，2020-2022，负责人

7. 上汽通用汽车有限公司，CMM自动检测规划算法研究与虚拟仿真，2019-2020，负责人

8. 上汽通用汽车有限公司，蓝光系统虚拟仿真方法研究与离线程序开发，2018-2019，负责人

9. 上汽通用汽车有限公司，汽车尺寸大数据分析与应用研究，2016-2017，负责人

10. 上汽通用五菱汽车公司，××车型前纵梁总成装配工艺仿真与工艺优化设计，2017-2018，负责人

11. 上汽通用汽车有限公司，轿车车身在线测量系统数据处理、诊断与故障预报，2009-2010，主要参与人

12. 国家自然科学基金面上项目，基于贝叶斯网络的高速列车车体装配偏差检测与诊断方法，2012-2015，主要参与人

1. Liu Y, Zhao W, Sun R, Yue X. Optimal path planningfor automated dimensional inspection of free-form surfaces. Journal ofManufacturing Systems [J]. Journal of Manufacturing Systems. 2020,56, 84-92.

2.Liu Y, Hu X, Yue X. Mutual Information-based sensing optimization forin-process quality inspection of multi-station assembly processes [C], 2019 ASME International MechanicalEngineering Congress & Exposition, Salt Lake City, USA. 2019. (Outstanding Paper Award )

3.Liu Y, Sun R, Jin S. A survey on data-driven process monitoring anddiagnostic methods for variation reduction in multi-station assembly systems[J]. Assembly Automation. 2019, 39(4):727-739.

4.Liu Y, Sun R. A knowledge-based online fault detection method of the assemblyprocess considering the relative poses of components [J]. International Journalof Precision Engineering and Manufacturing. 2019, 20(1): 1705-1720.

5.Jin S, Liu Y*, Lin Z. A Bayesian network approach for fixture fault diagnosisin launch of the assembly process [J]. International Journal of ProductionResearch, 2012, 50(23):6655-6666.

6.Liu Y, Ye X, Jin S. Dynamic maintenance plan optimization of fixture componentsfor a multistation autobody assembly process [J]. International Journal ofAdvanced Manufacturing Technology. 2016, 85(9-12): 0268-3768.

7.Liu Y, Ye X, Jin S. A Bayesian Based Process Monitoring and Fixture FaultDiagnosis Approach in the Auto Body Assembly Process [J]. Journal of ShanghaiJiao Tong University (Science), 2016, 21(2):164-172.

8.Liu Y, Jin S, Lin Z. Optimal sensor placement for fixture diagnosis ofcompliant sheet parts using Bayesian network [J]. Assembly Automation, 2011,31(2):176-181.

9. 刘银华, 叶夏亮, 纪飞翔. 面向车身多工位装配过程的多偏差源在线诊断系统及方法[P]，2017，中国，ZL201410541484.0

10. 刘银华, 张恃铭. 基于零件测点距离判异的车身装配质量在线诊断方法[P], 2019, 中国, ZL201710223919.0

11. 刘银华, 孙芮, 张恃铭. 用于车身精度检测的三坐标测量路径自动规划与优化方法[P],2019, 中国, ZL201811620541.9

12. 刘银华, 孙芮. 车身三坐标测量的自动规划方法[P], 2018，中国, CN110059879A

13.刘银华, 孙芮. 薄板件尺寸检测的智能规划系统(DMIP), 软件著作权登记号：2019SR0706727

1) 国家自然科学基金项目通讯评议专家；

2) 中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员； 

3) 中国机械工程学会高级会员； 

4) 美国机械工程师协会ASME会员；

5) 《Journal of Intelligent Manufacturing》、《Reliability Engineering & System Safety》、《Assembly Automation》、《International Journal of Advanced Manufacturing Technology》、《International Journal ofInformation Technology & Decision Making》以及《上海交通大学学报》、《东华大学学报》等国内外期刊审稿人。