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2019-07-14 08:00 - 2019-07-14 17:30

上海市松江区东华大学 [查看地图]

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大会介绍


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第二届大数据驱动的智能制造学术会议

暨2019年上海市智能制造研究生学术论坛

第三次通知


一、会议基本信息

大会荣誉主席:李培根

大会主席:张洁 高亮

会议主题:大数据驱动的智能制造

会议时间:2019年7月13日-14日

会议地点:中国 上海 东华大学 松江校区

会议研讨主题

(1)工业大数据驱动的智能制造新方法

(2)工业大数据驱动的智能制造新技术

(3)工业大数据驱动的智能制造新应用

发起单位、承办单位、协办单位

(1)发起单位:华中科技大学、上海交通大学、东华大学、贵州大学

(2)承办单位:东华大学 、中国纺织工业联合会纺织行业智能制造与机器人重点实验室、中国纺织工程学会纺织工业生产大数据科研基地

(3)协办单位:上海力辰仪器科技有限公司、上海圆强计算机有限公司

二、论坛议程

1)  2019年07月13日 15:00-22:00 报到注册 新晖大酒店

2)  2019年07月14日 7:40-9:00 现场注册 

东华大学 锦绣会堂

3)  2019年07月14日 全天 专题学术报告与研讨

4)  大会议程概览

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5)  各分会场详细议程

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主席介绍


三、大会荣誉主席

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李培根

中国工程院院士

中国机械工程学会理事长

华中科技大学教授

    李培根院士曾任华中科技大学校长。现任中国机械工程学会理事长。长期从事机械制造及其自动化领域的教学及科研工作。发表论文百余篇,出版专著3部,先后获国家科技进步二等奖1项,省部级科技进步一等奖3项、二等奖1项,教育部自然科学一等奖1项。1999年获得美国SME/CASA颁发的“大学领先奖”(University LEAD Award)。1997年,获得国家人事部、教育部共同颁发的“优秀留学回国人员奖”。2001年,获湖北省政府颁发的“杰出专业技术人才奖”。2003年,获中共中央组织部等6部委联合颁发的“留学回国人员成就奖”。2005年、2009年分别获得国家级教学成果二等奖。

四、大会主席

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张洁

东华大学

    东华大学机械工程学院院长、教授、博士生导师。中国科协智能制造学会联合体专家委员会委员、中国人工智能学会智能制造专业委员会副主任等。正在主持国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法的研究”和国家科技部重点研发计划项目“面向纺织行业的机器人自动化生产线示范应用”。主要研究方向为工业大数据分析与决策、智能生产调度等,作为项目负责人已完成了国家自然科学基金面上项目6项,国家863项目863计划5项等;出版专著《制造业大数据》等9本,获得国内公开授权发明专利和软件著作版权30项,并在航空航天、电子、纺织等行业开展工程应用。


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高亮

华中科技大学

    教授、博士生导师,数字制造装备与技术国家重点实验室副主任,华中科技大学科学技术发展院副院长。出版著作5部,其中英文专著1部,发表SCI论文180篇,Web of Science被引2800余次。2008年获教育部新世纪优秀人才计划资助,2013年获中国机械工程学会青年科技成就奖,2018年获得国家杰出青年基金资助。获得2015年度国家科技进步二等奖1项(排名第二),2013年度教育部自然科学一等奖1项(排名第一)。主要从事智能优化方法及其在设计制造中的应用等研究。

专家介绍

五、专家介绍

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段宝岩

中国工程院院士

西安电子科技大学校长(2002-2012)


报告题目

工程系统设计与学科交叉融合


报告人简介

1955年生于河北冀州市。1977年考入西北电讯工程学院 (原西军电、现西安电子科技大学),先后获工学学士、硕士及博士学位。1991-1994年英国利物浦大学博士后,2000年美国康乃尔大学高访。现为西安电子科技大学教授,国家973首席科学家,全国天线产业联盟主席,国际工程技术学会会士(IET Fellow),教育部科技委国防学部、先进制造技术学部委员、机械学科教指委副主任,工信部电子科技委委员,《电子机械工程》与《电子学报》等10个国内外学术期刊编委。

长期从事电子机械工程的教学与科研工作,开辟了我国电子装备机电耦合研究的新领域。系统地建立了电子装备电磁场、结构位移场、温度场之间的场耦合理论模型,揭示了机械结构因素对电性能的影响机理,提出了基于场耦合理论模型与影响机理的机电耦合设计理论与方法。上述成果被成功应用于探月、神舟飞船、主力战舰、FAST500m口径大射电望远镜等国家重大工程中。以第一完成人获国家科技进步二等奖3项,省部级一等奖6项。发表SCI/EI论文200余篇,国际会议邀请报告10余次,著书6部,授权发明专利40余项。

曾被授予全国五一劳动奖章(2003)、全国劳动模范(2005)、全国师德先进个人(2004)、全国留学回国人员成就奖(2003)、全国优秀科技工作者(2011)等称号。入选2009年度科学中国人,2012年获香港何梁何利科技成果奖,2016年CCTV《大家》栏目作了报道(http://eesd.xidian.edu.cn/),2017年获中科院杰出科技成就奖,2018年获亚洲结构与多学科优化终身成就奖。

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沈卫明

加拿大工程院院士

华中科技大学教授


报告题目

Agent-Based Collaborative Intelligent Manufacturing in the Big Data Era

报告摘要

Agent technology represents a new paradigm for developing industrial software applications. During the past 25 years, a significant number of researchers and practitioners have been trying to apply intelligent software agents in the areas of engineering design, collaborative intelligent manufacturing, supply chain management, and virtual enterprises. Recent development and fast advancement of Cloud/Fog/Edge Computing, Internet of Things, Cyber-Physical Systems, Big Data, and Blockchains provide new opportunities for applications of intelligent software agents in the manufacturing industry, but also bring a lot of new research challenges. This talk presents some first-hand experience in developing agent-based collaborative design and manufacturing technologies and systems, and discusses future trends, R&D opportunities and challenges.

报告人简介

Dr. Weiming Shen is a Professor of Huazhong University of Science and Technology. He is a Fellow of Canadian Academy of Engineering, Fellow of IEEE, Fellow of Engineering Institute of Canada (EIC). He is an internationally-recognized expert on Agent-Based Collaborative Technologies and Applications. He has published several books and over 450 papers in scientific journals and international conferences in the related areas. His work has been cited over 14,000 times with an h-index of 53. He is the Co-Editor-in-Chief of IET Collaborative Intelligent Manufacturing, an Associate Editor or Editorial Board Member of over ten international journals (including IEEE Transactions on Automation Science and Engineering; IEEE Transaction on SMC: Systems; IEEE SMC Magazine; Advanced Engineering Informatics; Computational Intelligence; Intelligent Buildings International; Service Computing and Applications) and served as guest editor for several other international journals. He is the Co-Chair of the IEEE Technical Committee on Computer Supported Cooperative Work in Design, has been Program Committee Co-Chair of the CSCWD conferences since 2001, and served as General Chair/Co-Chair or Program Committee Chair/Co-Chair for over 20 international conferences. 

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Andrew Kusiak

Professor

Intelligent Systems Laboratory

The University of Iowa


报告题目

Intelligent Manufacturing: A Digitization Perspective


报告摘要

Manufacturing is undergoing transformation driven the developments in process technology, information technology, and data science. The incoming changes are disruptive and will likely result in manufacturing solutions unimaginable a few years ago. A future manufacturing corporation will be highly digital and it will function in new modes. After decades of integration of engineering design and manufacturing, the design-for-dedicated manufacturing will be replaced with the design-for-open manufacturing. The emerging manufacturing will be open, shared, reconfigurable, democratic, and efficient. Designing a manufacturing system will reduce to formulating and solving an enterprise configuration problem. The presence of services in the cloud will be facilitated by autonomous generation of models. A formal approach to configuration of manufacturing enterprises is discussed. The computational complexity of the configuration problem calls for different modeling and solution approaches ranging from mathematical programming and data science to quantum computing. The progress in smart manufacturing accomplished to date is discussed.


报告人简介

Dr. Andrew Kusiak is a Professor in the Department of Industrial and Systems Engineering and Director of the Intelligent Systems Laboratory at The University of Iowa, Iowa City. He has chaired two departments, Industrial Engineering (1988-95) and Mechanical and Industrial Engineering (2010-15). His current research focuses on applications of artificial intelligence and big data in smart manufacturing, product development, renewable energy, sustainability, and healthcare. He has published numerous books and technical papers in journals sponsored by professional societies, such as the Association for the Advancement of Artificial Intelligence, the American Society of Mechanical Engineers, Institute of Industrial and Systems Engineers, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Nature, and other societies. He speaks frequently at international meetings, conducts professional seminars, and consults for industrial corporations. Dr. Kusiak has served in elected professional society positions as well as various editorial roles in over fifty journals, including five different IEEE Transactions.

Professor Kusiak is a Fellow of the Institute of Industrial and Systems Engineers and the Editor-in-Chief of the Journal of Intelligent Manufacturing.

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Mehmet Fatih Tasgetiren

Professor

Istinye University, Turkey


报告题目

Scheduling: Data, Algorithms and Learning


报告人简介

Dr. M. Fatih Tasgetiren is a full professor at Istinye University, Istanbul, Turkey and he is the head of the Industrial and Systems Engineering Department at Istinye University. His research focus is on Modeling, analysis and optimization of complex systems through the use of computational intelligence methods together with techniques from probability and statistics, and from operations research; Design and development of modern meta-heuristic algorithms (swarm intelligence, evolutionary computation and modern local search algorithms) to solve discrete/combinatorial/binary optimization and real-parameter unconstrained/constrained optimization problems; Develop constructive heuristics; Develop energy-efficient multi-objective scheduling systems; Develop meta-heuristic algorithms for multi-objective optimization in architectural (building) design. Main research interest has been on sequencing and scheduling problems (ranging from single machine problems to multi-machine problems such as parallel machines, job-shops, flow shops, hybrid job-shop, hybrid flow shop, sequence-dependent variants, and distributed variants), TSP and its variants, real-parameter unconstrained and constrained optimization, architectural design optimization. His google academic citations are 6350 and h-index is 35.

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Dr. Yan Jin

Professor
University of Southern California


报告题目

Transfer Reinforcement Learning for Robotic Autonomous Collision Avoidance


报告摘要

A central problem for autonomous vehicles is how the vehicle can smartly avoid potential collisions with obstacles, stationary or moving, and keep being on track of its own planned path. Machine learning is a key technology to develop the next generation self-driving technologies. In this talk, the speaker will introduce a transfer learning mechanism combined with reinforcement learning for robotic autonomous collision avoidance. By investigating how the hyper-parameters of both transfer learning and reinforcement learning impact the learning effectiveness and task performance, new ways are introduced that transfer the previously learned knowledge in the similar but more complex new tasks. A deep reinforcement learning algorithm was implemented for a robot to learn how to avoid randomly generated static and moving obstacles. After that the effect of transfer of the learned experience was studied by introducing two important concepts, transfer belief and transfer period. It was shown that the transfer learning can boost learning as well as bring variance to the learning process, and there exists an optimal transfer period where the variance is the lowest and the learning speed fastest.

报告人简介

Dr. Yan Jin is Professor of Aerospace and Mechanical Engineering at University of Southern California and Director of USC IMPACT Laboratory. His current research interests include design cognition and methods, machine learning and its application in engineering design, knowledge capturing, complexity and self-organizing and adaptive systems. Dr. Jin is a recipient of National Science Foundation CAREER Award (1998), TRW Excellence in Teaching Award (2001), Best Paper in Human Information Systems (5th World Multi-Conference on Systemics, 2001), and Xerox Best Paper Award (DETC/DTM 2002).  He served as Chair of Honors & Awards of ASME’s Design Engineering Division .  He was serving as Editor-in-Chief of International Journal of Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing (AIEDAM) (2012-2017), Associate Editor of ASME Journal of Mechanical Design (2005-2012). He is currently Associate Editor of journal of Design Science, and Editorial Board Member of international journals of AIEDAM, Advanced Engineering Informatics, and Design Creativity and Innovation. Dr. Jin was a UPS Foundation Visiting Professor at Stanford University (2004-2006), a Guest Professor at Shanghai Jiaotong University (2011-2014), and a Senior Engineer (adjunct) at RAND Corporation (2009-2013). 

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罗均

上海大学教授


报告题目

海洋智能无人艇技术与应用


报告摘要

我国有300万平方公里的海域面积,在国家海洋强国战略中,海图是保障海洋经济和海洋安全最为重要的方面。吃水深度仅有0.3米的能够自主航行,自主避障的海洋无人测量艇,是自主完成岛礁海域海图测绘任务的重要装备。因此,以无人艇为代表的海上无人系统不仅仅是解决近海岛礁海域海图序列不完整问题,复杂海域环境监测问题的有效科技手段,同时也是提升我国海洋军事装备能力,维护我国海洋权益,处理南海等热点海域局势的重要海洋装备。

围绕海洋无人艇在岛礁周边海图测绘、军事无人艇所面临的挑战,其核心是导航和智能控制系统,主要包括航迹精准跟踪导航与控制、立体组合避障控制,声隐身,海洋环境脑认知框架和任务载荷控制技术。介绍海上无人系统在南极海域、东海、南海岛礁海域和东海撞船海域海域的应用实例。


报告人简介

罗均,男,1970年10月生,上海市优秀共产党员,上海大学教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划领军人才、国家百千万人才工程、科技部科技创新领军人才。长期从事机器人技术的研究,现任上海大学创新管理部部长,全国高校黄大年式教师团队带头人,兼任中国微米纳米技术学会微纳机器人分会副理事长、军委科技委“水面**技术”专业组专家,海军装备部预研专家组专家,中国工程院院刊“智能机器人”编委等职。获得国家技术发明二等奖、国家教学成果二等奖、中国航海学会特等奖1项,上海市技术发明一等奖、上海市科技进步一等奖、中国国际工业博览会创新金奖等。

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梁福军

《机械工程学报》编辑部副主任


报告题目

全方位梳理高水平科技论文写作


报告人简介

梁福军,博士,编审,民盟盟员,《机械工程学报》编辑部副主任。北京邮电大学兼职教授。国家科技专家库专家。中国科协、科技期刊编辑学会编辑培训班授课教师。多次受邀到高校、科研院所和学术大会进行专题演讲和培训授课。荣获中国机械工业科学技术奖二等奖、中国科技期刊编辑银牛奖。

出版了《科技论文规范写作与编辑》《英文科技论文规范写作与编辑》《科技语体语法与修辞》《科技语体标准与规范》等系列专著,建立了严密的写作规范体系,使读者在对科技写作有系统性的理论认识上有规可循、有法可依,写作实践上有标准可执行、有规范可参考,填补了我国同类文献与科技要素融入不够以及内容零散、不统一的不足或空白。

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雷亚国

西安交通大学教授


报告题目

大数据驱动的机械装备健康监测与故障诊断


报告摘要

机械故障是机械装备安全可靠运行的潜在隐患。故障诊断是保障机械装备安全运行的重要手段。报告人首先简介团队在机械系统建模、动态信号处理、大数据智能故障诊断、剩余寿命预测等四个方向的研究进展,之后着重汇报团队在大数据智能诊断方向的最新研究成果,包括监测大数据产生的背景、大数据对故障诊断带来的挑战以及应对手段。最后介绍研究成果在风电机组、建材设备、火车机车等机械装备诊断中的工程应用情况。

报告人简介

雷亚国,教授,博士生导师。现担任陕西省振动工程学会副理事长、中国机械工程学会可靠性工程分会常务委员、中国运筹学会可靠性分会常务理事、中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事、以及Mechanical Systems and Signal Processing、Measurement Science & Technology、Neural Computing & Applications等13种国际期刊副主编或编委。研究方向包括机械系统建模与动态信号处理、大数据智能故障诊断与寿命预测、机械状态健康监测与智能维护。主持国家自然科学基金重点项目等纵向课题10余项。出版英文专著1部。以第一作者或通讯作者发表SCI收录的论文40余篇,其中11篇入选ESI高被引论文(1%)。曾获国家技术发明二等奖(第二完成人)、教育部自然科学一等奖(第一完成人)、教育部青年科学奖、霍英东教育基金会青年教师奖等奖励,以及陕西青年五四奖章、德国洪堡学者、中组部“万人计划”青年拔尖人才、首批国家优秀青年科学基金、教育部“长江学者奖励计划”青年学者等荣誉。

青年学者

六、青年学者

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秦威

上海交通大学副教授


报告题目

面向复杂制造系统优化的数据网络建模与分析方法


报告摘要

复杂制造系统具有的大规模和强动态特性,对传统的制造系统建模与优化方法提出了巨大挑战。本报告主要围绕复杂制造系统在效率和质量等性能指标的优化,通过网络建模方法,将复杂制造系统的运行过程映射为网络动态演化过程,基于系统化的网络分析方法,挖掘多尺度下的网络拓扑结构特征与复杂制造系统性能之间的关系,为复杂制造系统的运行优化决策提供一种新的思路和方法。


报告人简介

秦威,上海交通大学机械与动力工程学院工业工程与管理系副教授、博士生导师,目前担任智能制造与工业大数据实验室、智慧物流实验室负责人。主要从事复杂系统建模、优化与控制,机器智能理论与方法,以及智能制造关键技术和系统实现等领域的研究工作。主持基金委、科技部、工信部等国家级项目多项,担任多个国际期刊的客座编辑和审稿人,发表论文二十余篇,出版三本中文专著和一本英文专著,取得多项专利和软件著作权。

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孙清超

大连理工大学副教授


报告题目

航空发动机装配中的数据测试及智能分析技术


报告摘要

装配工艺精确控制与性能保障,是航空发动机研制的关键环节之一,而实时、准确获取及分析航空发动机装配工艺及性能数据,是实现自动化、智能化装配的前提和基础。首先分析了航空发动机转子装配的关键性能、相关数据及其影响机理;然后介绍零件及合件/组件装配几何数据测试及误差处理方法,融合信号处理及机器学习的连接力学状态数据的测试方法等,实现装配几何及力学性能准确识别;进而探究了航空发动机转子数字孪生模型构建方法,为航空发动机转子装配性能精确预测与控制提供支持。

报告人简介

孙清超,大连理工大学机械工程学院副教授、博士生导师。任中机生产工程学会精密装配委员会委员、《计算机集成制造系统》理事会理事、International Journal of Smart Engineering编委会委员等。主要研究方向为高性能装配技术、超高周疲劳与断裂。近五年负责国家自然科学基金项目3项(其中青年基金1项,面上项目2项)、辽宁省科技创新重大专项课题1项、863项目子课题1项、教育部博士点专项科研基金(新教师)项目1项、辽宁省科技计划项目(优秀人才培育)项目1项,承担科研经费500余万元。系统研究了重大装备装配工艺及性能分析、测试技术,叶轮机械可再制造性评价理论与方法等,研究成果应用于商发制造、沈阳黎明、606所、沈鼓集团等装备制造企业。发表论文50余篇,其中SCI收录近20篇,授权发明专利20余项,获批软件著作权5项。

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Ray Zhong

Assistant Professor

Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering

The University of Hong Kong


报告题目

Big Data Analytics for Internet of Things (IoT)-enabled Manufacturing


报告摘要

This talk introduces an IoT-enabled manufacturing by systematically deploying RFID devices and wireless network to create a smart environment where SMOs are able to interact and interconnect with each other so that vast number of data will be generated. A Big Data Analytics approach is presented to make full use the data for various production decision-makings. Firstly, an innovative RFID-Cuboid model is proposed to organize the abstract and complex sensed data. Secondly, a Big Data Analytics framework is presented to process the organized RFID Big Data. Thirdly, data-driven production decisions like planning and scheduling, logistics and performance evaluation models are presented. Finally, some practical cases will be demonstrated for examining the feasibility and practicality of the proposed approaches.


报告人简介

Dr. Ray Zhong is an Assistant Professor in the Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong. He was a Lecturer in The Department of Mechanical Engineering, University of Auckland, New Zealand from June 2016- Jan 2019. Ray gained his M.Phil. and Ph.D. in Signal & Information Processing and Industrial & Manufacturing Systems Engineering from the Guangdong University of Technology (China) and The University of Hong Kong (Hong Kong) respectively. His research interests include Internet of Things (IoT)-enabled manufacturing, Big Data in manufacturing & SCM and data-driven APS. He has have published over 160 research publications (~80 journals and ~80 conference papers). There are total 1,191 citations from Web of Science. The H-index is 18 and the average citation for each paper is 14.18. The total citation from Google Scholar is over 2500 with the H-index: 23, i10-index: 47 (Dated: 18 June 2019). He got four most cited papers and one hot paper from Web of Science. In addition, he has participated in a set of projects sponsored by the NSFC, National R&D department, HK ITF and HKU. He is a member of CIRP RA, ASME (USA), HKIE (HK), IET (UK), IEEE (USA) and LSCM HK. Ray was awarded the Young Author Prize in the 15th IFAC/IEEE/IFIP/IFORS Symposium on Information Control Problems in Manufacturing and Young Scientist from New Zealand Chinese Scientist Association.

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汪俊亮

博士、讲师

东华大学


报告题目

大数据驱动的晶圆工期预测方法


报告摘要

随着大量传感器、智能装备与晶圆制造系统的深度融合,系统的运行数据得以实时感知与存储,并涌现出“3V-3M”(Variety, Volume, Velocity, Multi-source, Multi-noise, Multi-scale)的大数据特征。通过大数据对晶圆制造工期(晶圆在制造系统中投入与产出的间隔时长)进行预测可为生产调度中分派规则的选择提供依据,正逐渐成为晶圆制造系统运行控制的必要手段。晶圆制造系统规模大,对晶圆工期的存在潜在影响的参数多达千余个;其制备工艺复杂,多层电路的制备工期之间存在复杂的传递效应。针对于此,报告人从海量数据出发,识别影响工期的关键参数,设计工期预测循环神经网络模型,汇报大数据驱动的晶圆工期预测研究工作。


报告人简介

汪俊亮 博士、讲师,东华大学机械工程学院工业大数据中心负责人。2018年于上海交通大学获得博士学位,是中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员。主要研究方向:工业大数据分析、机器视觉与疵点检测等。主持上海市科委扬帆计划,中央高校基本科研业务费项目。作为项目核心骨干参与国家自然科学基金重点项目、重点研发计划、工信部智能制造专项等课题,开发了中国商飞C919部装线首套数据采集系统。在IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Engineering、International Journal of Production Research、Enterprise Information Systems等期刊发表/录用SCI/EI论文二十余篇,合作出版著作2部,获得软件著作权2项。

交通信息


七、交通信息

从交通枢纽前往新晖大酒店和学苑宾馆交通方案

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前往新晖大酒店

地址:上海市松江区文诚路765号(近江学路)

电话:021-37662666

A.       浦东国际机场 → 新晖大酒店

打车:约240元

公共交通:乘坐地铁2号线至世纪大道站换乘地铁9号线,在松江新城站下地铁→换乘松江12路在文诚路江学路站下车

B.        虹桥国际机场/高铁站 → 新晖大酒店

打车:约105元

公共交通:乘坐虹桥枢纽10路,在招商市场站换乘松江19路,至文诚路滨湖路站下车

C.       上海站→新晖大酒店

打车:约150元

公共交通:乘坐地铁3/4号线在宜山路站换乘地铁9号线,至松江新城站下地铁→换乘松江12路,在文诚路江学路站下车

D.       上海南站→新晖大酒店

打车:约100元

公共交通:乘坐地铁3号线,在宜山路站换乘地铁9号线,至松江新城站下地铁→换乘松江12路,在文诚路江学路站下车

E.        松江南站→新晖大酒店

打车:约29元

公共交通:乘坐地铁9号线,在松江新城站下地铁→换乘松江12路,在文诚路江学路站下车

前往学苑宾馆

地址:上海市松江区广富林路3499号(广富林路与三新北路交叉口)

电话:021-37780808

A.       浦东国际机场 → 学苑宾馆

打车:约253元

公共交通:乘坐地铁2号线在世纪大道站换乘地铁9号线,在松江大学城站下地铁→换乘松江15路到广富林路三新路站下车

B.        虹桥国际机场/高铁站 → 学苑宾馆

打车:约96元

公共交通:乘坐地铁2号线在世纪大道站换乘地铁9号线,至松江新城站下地铁→换乘松江99路至广富林路三新路站下车

C.       上海站→学苑宾馆

打车:约152元

公共交通:乘坐地铁3/4号线在宜山路站换乘地铁9号线,至松江大学城站下地铁→换乘松江15路至广富林路三新路站下车

D.       上海南站→学苑宾馆

打车:约117元

公共交通:乘坐地铁3号线在宜山路站换乘地铁9号线,至松江大学城站下地铁→换乘松江15路至广富林路三新路站下车

E.        松江南站→学苑宾馆

打车:约37元

公共交通:乘坐地铁9号线至松江大学城站下地铁→换乘松江15路至广富林路三新路站下车

从上海市区前往东华大学会场交通方案

东华大学松江校区:上海市松江区广富林路2399号

A.       公共交通

乘地铁9号线至松江大学城站1出口→往北步行至松江客运中心→松江13路→东华大学站(位在东华大学北门)→进门直行约300m直达会场

B.        驾车路线

沪杭高速G60→松江出口(往松江新城方向)→嘉松南路→广富林路→东华大学北门→图文信息中心停车场

沪渝高速G50→赵巷出口(往松江新城方向)→嘉松南路→广富林路→东华大学北门→图文信息中心停车场

C.       泊车导航地图:

请从东华大学北门(广富林路门)入校,直行约300m可至地下停车场

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扫一扫,导航到地下车库


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酒店前往会场接驳大巴

乘车地点:新晖酒店门口

发车时间:14日早上7:50出发前往会场

乘车地点:学苑宾馆门口

发车时间:14日早上7:50出发前往会场

温馨提示:14日早上酒店退房的各位专家学者可将行李带到会议现场注册台进行寄存。

联系我们

论坛费用

(1)论坛免收注册费

(2)交通和食宿:参会代表自理。


论坛秘书组及联系方式

联系人:

        李新宇 

        15972128878 

        lixinyu@hust.edu.cn

会务:

        汪俊亮 

        17612166230 

        junliangwang@dhu.edu.cn

        吕佑龙 

        13391271603 

        lvyoulong@dhu.edu.cn

        郑小虎 

        15021657895 

        xhzheng@dhu.edu.cn