基于大數據技術的高頻往復輕質結構動力學特性分析及振動抑制研究

　　高頻旋轉輕量化結構在多維慣性沖擊下產生了非線性的運行振動，呈現柔性特性，這不僅阻礙了微電子制造業(yè)生產效率的提高，也限制了先進數控裝備優(yōu)越性的發(fā)揮。本書基于高頻旋轉輕量化結構，構建動力學特征機器學習模型，運用機器學習算法辨識多維慣性沖擊下結構的動力學參數。在大量低價值的響應信號中提取有用的振動特征，挖掘出直接影響終端定位精度的振動特征變化規(guī)律。從結構形式、工作時序等多維度研究抑制多階高頻振動的方法，終實現提高芯片定位精度的目標。

　　姜旭初，華中科技大學工學博士，現任中南財經政法大學統(tǒng)計與數學學院大數據方向專任教師。參與了多項國家自然科學基金項目的研究，累計發(fā)表論文20余篇，授權專利2項。從事工業(yè)大數據分析和挖掘工作多年，具有豐富的大數據挖掘理論及實踐經驗，精通Python、R語言、Matlab等多種數據挖掘工具。主導和參與了多個企業(yè)級項目，涉及的領域包括社交、電信、衛(wèi)生和金融，有極為豐富的項目實戰(zhàn)經驗。憑借獨立研發(fā)的人工智能硬件設備與實施監(jiān)控app，入選2019年蘇州高新區(qū)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)“領軍人才”。