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閻豔

（北京理工大學校長助理兼黨委教師工作部、人力資源部部長）

鎖定
閻豔，女，漢族，1967年12月出生，重慶人，研究生學歷，工學博士學位，教授，1987年5月加入中國共產黨，1989年7月參加工作。 [3] 
現任北京理工大學校長助理兼黨委教師工作部、人力資源部部長。 [2] 
中文名
閻豔
民    族
漢族
出生日期
1967年12月
畢業院校
北京理工大學
籍    貫
重慶
政治面貌
中共黨員

目錄

  1. 1 人物經歷
  2. 2 研究方向
  3. 3 主要成就
  1. 4 所獲榮譽
  2. 5 社會任職
  3. 6 科研項目
  1. 7 代表論文

閻豔人物經歷

北京理工大學機械工程專業博士，教授，博士生導師。曾任機械與車輛學院工業工程系科研副主任、學院副書記副院長、學院黨委書記，現任校長助理、校黨委教師工作部部長、校第三屆學部委員。 [1] 

閻豔研究方向

知識工程、優化設計與創新設計、智能決策。 [1] 

閻豔主要成就

長期從事數字化製造技術的基礎及應用研究。主持或參與承擔國防基礎科研、總裝預研、民用航天、國家自然基金、國防973項目等十餘項；獲國防科技進步獎一等獎1項，二等獎2項，三等獎4項；獲北京市教學成果二等獎1項；獲授權發明專利十餘項，作為主編、副主編編寫出版教材3本，參編出版專著2本；在國內外重要學術刊物上發表學術論文八十餘篇，其中被SCI/EI收錄六十餘篇。2007年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃；2006年在國防科工委《關於表揚在國防科技工業中長期科技發展規劃綱要編制中做出重要貢獻的集體和個人的通報》中受到通報表揚；2005年獲北京高校優秀德育工作者稱號。 [1] 

閻豔所獲榮譽

1. 國防科技進步獎一等獎（7）
2. 國防科技進步獎二等獎（4）
3. 國防科技進步獎三等獎（1） [1] 

閻豔社會任職

任國家國防科技工業局科學技術委員會委員、國防科技進步獎製造與材料專業組評審委員會委員、國防基礎科研“十一五”、“十二五”規劃數字化製造、先進設計組專家等。現任工業工程學會理事、國防基礎科研“十三五”規劃先進設計組專家、軍委科技委基礎研究製造技術組專家、計算機集成製造系統雜誌理事、航空工藝研究所（625所）數控制造國防重點實驗室學術委員會委員、航天八院兼職研究員及重大項目專家顧問等。

閻豔科研項目

1. 國家自然科學基金面上，多尺度產品基因驅動的設計過程與知識聯動機制及方法研究，2014-2017
2. 國防基礎科研，分佈式智力資源驅動的XXXX創新設計技術，2010-2013
3. 北京市國際科技合作專項，人車協同與智能決策國際聯合實驗室建設，2019-2021 [1] 

閻豔代表論文

1. A function-based computational method for design concept evaluation; Advanced Engineering Informatics;2017(32):237-247; Jia Hao*, Qiangfu Zhao, Yan Yan.
2. A Review of Tacit Knowledge: Current Situation and the Direction to Go; International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering; 27(5): 727-748; Jia Hao*, Qiangfu Zhao, Yan Yan, Guoxin Wang.
3. An evolutionary computation based method for creative design inspiration generation; Journal of Intelligent Manufacturing; 30(4): 1673-1691；Jia Hao*, Yongjia Zhou, Qiangfu Zhao, Qing Xue.
4. Characterizing the EEG Features of Inspiring Designers with Functional Terms; International Conference on Human-Computer Interaction; 10901: 371-381； Qian Zhang, Jia Hao*, Qing Xue, Yu Yan.
5. Exploring the Impact of Functional Terms in Idea Generation in Design；International Conference on Computer in Engineering; 2018(12):1-13; Jia Hao*, Lu Wang, Ji Han, Dirk Schaefer.
6. Evolutionary Neural Network-based Method for Constructing Surrogate Model with Small Scattered Dataset and Monotonicity Experience；International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence；2018(5):43-38.Jia Hao*, Wenbin Ye, Guoxin Wang, Liangyue Jia.
7. A rule-based method for automated surrogate model selection；Advanced Engineering Informatics；2020:45:101123; Liangyue Jia, Reza Alizadeh, Jia Hao*, Mistree Farrokh.
8. Design optimization by integrating limited simulation data and shape engineering knowledge with Bayesian optimization (BO-DK4DO); Journal of Intelligent Manufacturing; 2020, Jia Hao*, Mengying Zhou, Guoxin Wang.
9. Wang R, Wang G, Yan Y, et al. Ontology-based representation of meta-design in designing decision w orkflows[J]. ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2019, 19(1): 011003-19.
10. Wang R, Nellippallil A B, Wang G, Yan Y, et al., Ontology-based uncertainty management approach in designing of robust decision workflows[J]. Journal of Engineering Design, 2019, 30: 726-757.
11. Li P, Ren Y, Yan Y, et al. Intelligent product-gene acquisition method based on K-means clustering and mutual information-based feature selection algorithm[J]. Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing, 2019, 33(4): 469-483.
12. Ming Z, Nellippallil A B, Yan Y, et al. PDSIDES—a knowledge-based platform for decision support in the design of engineering systems[J]. ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2018, 18(4): 041001-14.
13. Ming Z, Wang G, Yan Y, et al. Ontology-based representation of design decision hierarchies[J]. ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2018, 18(1): 011001-12.
14. Wang R, Nellippallil A B, Wang G, Yan Y, et al. Systematic design space exploration using a template-based ontological method. Advanced Engineering Informatics, 2018, 36: 163-177.
15. Ming Z, Zeng C, Wang G, Yan Y, et al. Ontology-based module selection in the design of reconfigurable machine tools [J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2018, 1-17. DOI: 0.1007/s10845-018-1446-3
16. Huang S, Wang G, Shang X, Yan Y. Reconfiguration point decision method based on dynamic complexity for reconfigurable manufacturing system (RMS) [J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2018, 29(5): 1031-43.
17. Ming Z, Wang G, Yan Y, et al. An ontology for reusable and executable decision templates[J]. ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2017, 17(3): 031008-13.
18. Ming Z, Yan Y, Wang G, et al. Ontology-based executable design decision template representation and reuse [J]. AI EDAM - Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing, 2016, 30(4): 390-405. [1] 
參考資料