数控机床与机器人技术优秀导学团队

团队带头人：张广鹏教授（二级）

本团队深耕装备制造领域数十年，围绕高档数控机床自主化、智能磨削装备国产化开展基础研究与工程转化，是集科研攻关、人才培养、校企协同、思政引领于一体的研究生导学团队。张广鹏教授为团队带头人，深耕机床结合部特性、数控机床集成、工业机器人、智能砂带磨削四大研究方向；主持 6 项国家数控机床重大专项、3 项国家自然科学基金面上项目，发表论文 120 余篇，授权发明专利 50 余件，获国家科技进步二等奖，是国内机床结合部特性领域知名专家。团队共有核心骨干教师6人，副教授4人，讲师2人。

团队坚持德智体美劳全面育人，一方面通过项目实操、企业实训、论文写作培训、科创竞赛锻炼学生科研与工程能力；另一方面常态化组织师生前往红光沟航天精神文化区、凤县革命纪念馆等红色基地研学，开展体育活动凝聚团队向心力；团队致力于持续突破高端装备关键技术，立志为国家装备制造业发展深耕奉献，培养兼具家国情怀与专业能力的高层次机械工程人才。

[1]  国家自然科学基金青年项目（52505577）,主持，国家级，2026年01月至 2028年 12月，30万.

[2]  中国博士后科学基金面上项目（2025M781341），主持，国家级，8万，2025年09月至2027年08月.

[3]  陕西省自然科学基础研究计划（青年项目）（2024JC-YBQN-0416）, 主持，省部级，2024年01月至 2025年 12月，5万.

[4]  陕西省教育厅自然科学专项（25JK0573），厅局级，主持，2026年1月至2027年12月.

[5]  基于视觉传感器引导的打磨机器人研发, 横向课题，主持，8万.

[6]  国家自然科学基金面上项目（52275511），参与，国家级，2023年1月至2025年12月.

[7] 国家科技重大专项子课题 (2024ZD0715301-05)，参与（2/4），国家级，2024年10月至2027年9月。

[8] 新疆自治区重大科技专项课题，参与，省部级，2024年12月至2028年12月，283万.

[9] 国家重点实验室开放课题，参与，厅局级，2024年1月至2025年12月，10万.

[10] 省部级以下（含省部级）重点实验室开放基金，参与，厅局级， 2023.12月-2025年12月，3万.

[11] 高精度智能数控冲压设备技术研发，横向课题，参与，30万.

[12]  结合部数据提取与测试，横向课题，参与，35万.

发表论文：

[1] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Lijuan Ren, et al. Analysis of abrasive grit size effect of abrasive belt on material removal performance of GCr15 bearing steel. Tribology International, 2022, 171: 107536. （一区top, SCI）

[2] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Lijuan Ren, et al. Vision and sound fusion-based material removal rate monitoring for abrasive belt grinding using improved LightGBM algorithm. Journal of Manufacturing Processes, 2021,66: 281–292. （一区top, SCI）

[3] Nina Wang, Lijuan Ren, Guangpeng Zhang, et al. Novel method for monitoring chip heat in abrasive belt grinding based on decision-making fusion of vision and sound information . The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2024, 125:1485–1505. （三区, SCI）

[4] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Wanjing Pang, et al. Novel monitoring method for material removal rate considering quantitative wear of abrasive belts based on LightGBM. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2021, 114:3241–3253. （三区）

[5] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Lijuan Ren, et al.. In-process material removal rate monitoring for abrasive belt grinding using multisensor fusion and 2D CNN algorithm.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 120: 599–613. （三区）

[6] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Lijuan Ren, et al. Novel monitoring method for belt wear state based on machine vision and image processing under grinding parameter variation[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2022, 122: 87–101. （三区）

[7] Nina Wang, Guangpeng Zhang, Lijuan Ren, et al. Modeling and simulation method of trajectory in double-side autonomous grinding considering the dynamic friction coefficient[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2023, 124:1199–1216. （三区, SCI）

[8] Nina Wang,, Wanjing Pang, Lijuan Ren, et al. Small-sample monitoring approach for abrasive belt grinding material removal rate employing multi-sensor data signal image fusion and deep regression networks[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2026, 142,2653-2673. （三区, SCI）

[9] Nina Wang,, Wanjing Pang, Lijuan Ren, et al. Abrasive belt wear condition monitoring method based on symmetric point pattern (SDP) multi-sensor fusion and CNN-LSTM hybrid network[J]. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing,2026, 142,2653-2673. （三区, SCI）

[10] Nina Wang, Wangjing Pang, Lijuan Ren, et al. A method for belt grinding depth sensing measurement and fuzzy PID control based on visual spark and RDCNN [J], CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2026. (SCI:二区 ).

[11] Lijuan Ren, Nina Wang, Xionghui Wang, et al. Modeling and analysis of material removal depth contour for curved-surfaces abrasive belt grinding. Journal of Materials Processing Technology, 2023, 316:117945. （一区top, SCI）

[12] Lijuan Ren, Nina Wang, Guangpeng Zhang, et al. Comprehensive analysis of the influence of grinding parameters on the grinding performance for curved surface. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2024, 130:5147–5164. （三区, SCI）

[13] Lijuan Ren, Nina Wang, Wanjing Pang, et al. Modelling and monitoring of material removal rate of abrasive belt grinding based on vision measurement and gene expression programming (GEP) algorithm [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 120: 385–401. （三区, SCI）

[14] Wanjing Pang, Guangpeng Zhang , Nina Wang, et al. Light-weight spark images inpainting method based on edge-guided for abrasive belt grinding, Journal of Manufacturing Processes, 2025,151: 1169-1182. （一区top, SCI）

申请及授权专利（第一发明人申请8件，授权1件）

[1] 王妮娜，庞婉静，陈虎，等. 一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法. 国家发明专利（专利号：ZL202311556628.5）

[2] 王妮娜，王雄辉，柳宇涵，等. 一种叶片三维轮廓检测系统及其检测方法.国家发明专利（申请号：202311224536.7）

[3] 王妮娜，庞婉静，张广鹏，等. 一种基于边缘引导的轻量级砂带磨削火花图像修复方法. 国家发明专利（申请号：202510397475.7）

[4] 王妮娜，张景童，何雯海，等. 基于线激光视觉传感器引导的砂带抛磨设备及加工方法. 国家发明专利（申请号：202510981095.8）

[5] 王妮娜,何雯海,许云川，等. 一种带补偿控制装置的冲床及其控制方法. 国家发明专利（申请号：202511761836.8）

[6] 王妮娜,张国慧,王自强, 等. 一种韭菜采摘后一体化处理装置及其操作方法. 国家发明专利（申请号：202511730976.9）

[7] 王妮娜,张国慧,王自强, 等. 一种用于韭菜采摘后的梳理设备. 实用新型专利（申请号：202522487480.5）

[8] 王妮娜,张国慧,王自强, 等. 一种用于韭菜采摘后的分料装置. 实用新型专利（申请号：202522487476.9）

[9] 张广鹏，王妮娜，李永昌，等. 一种基于端齿传动的四爪自动调心装置与方法. 国家发明专利（专利号：ZL202111307358.5）

[10] 任利娟，张广鹏，王妮娜，等. 一种专用叶片砂带抛磨机器人.发明专利号：ZL2021111624013.

获奖情况：

[1] 第五届中国科技产业化促进会科学技术奖科技创新奖二等奖，中国科技产业化促进会，2025年10月，4-12.

[2] 中国商业联合会服务业科技创新奖一等奖，6/6.

[3] 2026年度中国发明协会“发明创业奖”，5/6.

[4] 西安市青年人才托举计划.

[5] 第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛 优秀创新创业导师.