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机械学院举办2024年第七期研究生论坛

发布时间:2024-04-18  发布者:谢超 点击阅读数:

418日上午10:00,在辅导员谢超老师的组织下,2023级全体研究生齐聚8D-101教室参加了第七期2024年研究生论坛,本次论坛共有五位2022级研究生分享了他们在“机器学习专题”方面的研究成果,论坛由袁子厚教授进行点评,由年级长徐彬主持。

段忠炜同学分享了他的研究课题“基于机器学习的热振条件下无铅微互连参数优化研究”。其研究的内容是利用实验设计方法设计焊点结构参数组合表,然后利用Ansys软件仿真计算得到各个参数组合对应的等效应力,以此得到数据集,其次利用获得的数据集对机器学习算法进行训练,得到精度高的预测模型,最后利用优化算法对预测模型进行寻优,得到焊点最优参数组合,以及对应的最小等效应力。袁子厚老师对其课题进行了客观的点评,指出其标题命名存在着不足,对整个实验过程进行了全面的了解。

张哲同学分享了他的研究课题“Lora技术在文生图大语言模型中的研究与在工业产品设计中的应用”,其研究内容是在研究大语言模型中的低秩适应技术方面,将探讨如何通过Lora模型来改进大语言模型的性能,旨在保持模型准确性的同时,降低模型对内存和计算资源的需求,从而提高模型的效率和可扩展性,其次在工业产品的应用方面,讨论如何将上述改进应用到实际的工业产品设计中。袁子厚老师对其课题进行了评价,指出标题命名存在着不足,其中内容写到了在工业产品的应用,应该具体指出在工业产品哪方面的应用。

龚闯同学分享了他的课题“基于改进YOLOV8的输电线路绝缘子故障诊断方法研究”,其研究的内容是建立绝缘子故障诊断数据集,构建基于改进YOLOV8绝缘子的故障诊断模型,提出轻量化网络降低模型复杂度,引入特征金字塔网络结构对不同尺度绝缘子特征提取,融合注意力机制使得模型能够关注特定区域的特征。袁子厚老师对其研究的课题进行了积极的肯定。

夏祖威同学分享了他的课题“基于深度学习的跌倒预测与预防研究”,其研究的内容是跌倒数据集的收集,然后进行3D姿态的检测、获取关键点、计算重心点、标签设定、GCN-LSTM模型训练,最后进行跌倒预测。袁子厚老师指出其研究的课题方向很好,由于现在社会中老年人和小孩子容易受伤,设计出这种保护措施的研究前景十分广阔。

黄加辉同学分享了他的课题“文生图大模型在服装设计中的应用研究”,其研究内容是使用文生图大模型微调生成一种特定风格的服装设计效果图,使用风格融合插件扩展服装设计风格,使用视频合成插件生成穿着特定设计服装的虚拟走秀视频,以comfyui框架为基础,设计效果图生成系统和虚拟走秀视频生成系统。袁子厚老师指出该同学的研究方向很不错,并且对其研究的过程进行了客观的点评,

本次研究生论坛展示了多个领域的研究成果,同学们在导师的专业指导下,展示了他们在各自领域的研究现状,分享了自己的思路和解决方案。