题目1： 均衡认知负荷的人机界面信息编码
报告人： 李晶
题目2： 基于动态贝叶斯网的车削工件表面粗糙度精度等级监测
报告人： 何康
时间： 2014年11月07日，星期五， 12:30-13:30
地点： 院多媒体教室302
报告内容与报告人简历详见下文, 期待着您的积极参与和支持！
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报告1：均衡认知负荷的人机界面信息编码
伴随大规模化的数字化人-机系统趋势，复杂系统环境中人机界面的信息容量巨大、结构关系错综复杂，容易造成界面信息编码与人类认知机理之间的不平衡。面对大屏幕显示器、显示超视距的全局态势界面，操作者为了获取整个系统的状态，必须通过界面管理任务进入许多单个界面以掌握所需的全部信息，并对信息进行搜索、整合、记忆等，这在很大程度上增加了操作者的认知负荷。但是，对认知负荷进行有效控制并非一味地降低认知负荷。“低负荷效应”的太过简单的材料容易降低人的警觉性和动机，对工作没有积极的帮助。认知负荷的过高或过低都会对人的信息加工能力造成巨大的影响，其均衡与否决定了人机交互过程中操作者的反应速度和正确性，乃至系统任务的效率。
实现人机界面认知负荷的均衡需要从以下2个方面考虑：第一，如何降低出现认知负荷失衡的可能性。第二，出现认知负荷失衡的情况后，如何通过界面编码调整以快速达到负载均衡的效果。针对上述两大方向的考虑本次报告的主要内容有：
(1) 人机界面认知负荷失衡问题的产生和阐述。
(2) 均衡认知负荷的研究重点、近年来国内外相关学者的关键技术。
(3) 均衡认知负荷的研究突破口、研究阶段和理论支撑。
(4) 均衡时间压力的信息编码研究。
报告人：李晶 导师：汤文成 教授
2011年入437必赢会员中心攻读博士学位，专业是工业设计，导师是汤文成、薛澄岐教授，研究方向人机界面设计。曾发表论文4篇，被EI收录3篇，SCI修改后录用1篇，申请发明专利1项。
由于机床切削工艺系统是一个具有非线性、强耦合和具有多种无法控制的多因素扰动的多变量对象，导致目前切削过程中的工件质量监测还缺乏可靠的手段。虽然基于统计过程控制(Statistical Process Control的制造过程产品质量控制方法为产品质量控制提供了一条重要的途径，但是对于切削过程中由于未知干扰所造成的工件质量动态变化，仍然缺乏可靠的控制方法。工件表面粗糙度是机械零件加工质量的重要指标，其不仅影响产品的摩擦磨损、疲劳强度和配合性质等机械性能，而且直接影响机械系统的传动精度、可靠性及寿命。但是，影响工件表面粗糙度形成的众多不可控因子，增加了其在线监测的难度。传感器技术的发展使在线监测成为可能，但是当前的研究对以下问题缺乏足够的考虑：第一，多材料和硬度工件条件下的表面质量监测方法。第二，多传感器数据融合在表面质量监测中的应用研究如。针对上述两大问题本次报告的主要内容有： ,SPC)
(1) 混合材料车削条件下的工件表面质量监测方法。
(2) 多传感器数据融合的特征提取方法。
(3) 基于DBN的多决策融合的工件表面粗糙度精度监测方法。
报告人：何康 导师：贾民平 教授
2011年入437必赢会员中心攻读博士学位，专业是机械制造及其自动化，导师是贾民平教授，研究方向是故障诊断与质量监测。曾发表论文3篇，被EI收录2篇。
