姓名：赵旭文

年级：博士2023级

邮箱：xuwen@buaa.edu.cn

研究方向：(1) 钣金零件回弹预测与补偿：针对汽车轻量化趋势下高强度钢钣金零件成形过程中回弹问题，研究基于深度学习和点云技术的回弹预测模型。通过整合有限元分析（FEA）数据与实验数据，开发高效的回弹补偿算法，优化模具设计与加工工艺，提升零件成形精度，降低生产成本。(2) AI赋能CAE技术：结合人工智能（AI）与计算机辅助工程（CAE）技术，探索AI在CAE领域的应用模式与方法。重点研究深度学习、强化学习等AI技术如何提升CAE在复杂工程问题中的分析、预测与优化能力。包括材料力学模型构建、几何建模与网格划分、偏微分方程（PDEs）求解及后处理分析等关键环节，解决传统CAE精度不足、效率低下的问题。（https://doi.org/10.1007/s40436-025-00545-0）(3) CadQuery参数化建模：采用CadQuery等开源建模工具，实现复杂零件的参数化建模与自动化设计。研究如何通过Python脚本快速生成具有高拓展性的三维CAD模型，解决传统建模方法效率低、灵活性差的问题，为智能制造提供高效的设计工具。(4) 车铣零件自动工艺规划：聚焦车铣复合零件的智能工艺规划，研究基于人工智能和大数据技术的自动化工艺规划（ACAPP）系统。开发加工特征自动识别（AFR）算法，结合企业积累的工艺实例数据，优化加工路径、刀具选择与加工参数，提升工艺设计效率与精度，为智能制造和柔性生产提供技术支持。：