同济大学
导师风采
陆淼嘉
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 女
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:交通学院
  • 所属专业: 交通运输
  • 邮箱 : miaojjialu@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

陆淼嘉,同济大学交通学院副教授,博士生导师,TRB Freight Economic and Regulations Commitee货运经济与法规委员会(AT010)委员,中国岩石力学与工程学会地下物流专业委员会委员,同济大学中国物流学会产学研基地副主任以及同济大学无人配送实验室负责人。博士毕业于香港理工大学交通运输规划与管理专业。主要研究领域是智慧物流系统规划与设计,包括无人配送自主动态调度和物流需求行为理论研究两方面。获得上海市浦江人才、中国物流学会青年新锐奖等荣誉。

主持国家自然科学基金青年项目1项(无人车动态订单匹配)和教育部就业育人项目1项,主持省部级项目2项(无人车自主动态调度、空地协同配送调度)。累计发表学术论文20余篇,其中SCI/SSC1一作/通讯论文15 篇(JCR Q1 区9 篇,ESI高被引论1篇),论文谷歌学术引用1000余次。参与发布了自动驾驶相关的地方标准1 项,立项自动驾驶地标团标4项。参与教学本科生课程《交通运输数据技术》、《物流系统规划与设计》、《货运交通系统》、《批判性思维》、《旅客运输组织》,参与研究生课程《运输与物流系统仿真》、《物流系统前沿》等。

本人对于自我的评价是豁达开朗、待人真诚、做事严谨、合作共赢。本人求贤若渴,非常欢迎广大青年才俊申请成为我的硕士生。对于表现好的硕士生,若有意向继续深造读博,可推荐/提供香港理工大学、香港大学等香港排名前五的公立大学及美国密歇根大学、美国马里兰大学、美国普渡大学等海外名校的博士面试机会。


  • 研究方向Research Directions
智慧物流系统规划与设计
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示


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项目情况

主持项目研究:

[1] 项目名称为考虑长周期全局优化的无人车即时配送动态订单匹配问题研究,项目来源于国家自然科学基金青年项目,执行期为2022.1-2024.12,结题,主持。

[2] 项目名称为面向末端配送的无人车与快递员协同配送调度优化方法研究,项目来源于教育部供需对接就业育人项目,执行期为 2024.06-2025.05,在研,主持。

[3] 项目名称为“地空协同“末端配送智能调度优化系统研究,项目来源于上海市科学技术委员会“科技创新行动计划“软科学研究项目,执行期为2024.06-2025.05,在研,主持。

[4] 项目名称为网购生鲜无人车配送自组织动态调度方法研究,项目来源于上海市科学技术委员会浦江人才计划项目,执行期为2020.01-2022.12,结题,主持。

[5] 项目名称为面向即时配送的无人车与骑手协同配送调度优化问题研究,项目来源于同济大学学科交叉联合攻关示范项目,执行期为2022.06-2023.11,结题,主持。


参与项目研究:

[1] 项目名称为可持续创新型城市即时配送服务运营管理研究,项目来源于国家自然科学基金委员会,国际(地区)合作与交流项目,执行期为2023.05-2026.04,在研,参与。

[2] 项目名称为智能网联汽车道路测试安全风险评估与防控技术,项目来源于中国科学技术部,国家重点研发计划政府间国际科技创新合作,执行期为2020.12-2023.12,结题,参与。


报考意向
招生信息
交通学院
硕士研究生
  • 序号
  • 专业
  • 招生人数
  • 年份
博士研究生
  • 序号
  • 专业
  • 招生人数
  • 年份
报考意向
姓名:
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毕业院校:
所学专业:
报考类型:
博士
硕士
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备注:
科研项目

主持项目研究:

[1] 项目名称为考虑长周期全局优化的无人车即时配送动态订单匹配问题研究,项目来源于国家自然科学基金青年项目,执行期为2022.1-2024.12,结题,主持。

[2] 项目名称为面向末端配送的无人车与快递员协同配送调度优化方法研究,项目来源于教育部供需对接就业育人项目,执行期为 2024.06-2025.05,在研,主持。

[3] 项目名称为“地空协同“末端配送智能调度优化系统研究,项目来源于上海市科学技术委员会“科技创新行动计划“软科学研究项目,执行期为2024.06-2025.05,在研,主持。

[4] 项目名称为网购生鲜无人车配送自组织动态调度方法研究,项目来源于上海市科学技术委员会浦江人才计划项目,执行期为2020.01-2022.12,结题,主持。

[5] 项目名称为面向即时配送的无人车与骑手协同配送调度优化问题研究,项目来源于同济大学学科交叉联合攻关示范项目,执行期为2022.06-2023.11,结题,主持。


参与项目研究:

[1] 项目名称为可持续创新型城市即时配送服务运营管理研究,项目来源于国家自然科学基金委员会,国际(地区)合作与交流项目,执行期为2023.05-2026.04,在研,参与。

[2] 项目名称为智能网联汽车道路测试安全风险评估与防控技术,项目来源于中国科学技术部,国家重点研发计划政府间国际科技创新合作,执行期为2020.12-2023.12,结题,参与。


研究成果

代表性论文:

[1] Jin Z, Lu M*, Li X, etal. Multi-objective optimization of two-echelon delivery with autonomousdelivery vehicles and electric two-wheelers[J]. Computers & Industrial Engineering, 2025, 203: 110999.

[2] Huang C, Lu M*, Wang R,et al. Understanding customer preferences for autonomous delivery vehicles ininstant delivery: Exploring the impact of delivery and personal attributes[J]. International Journal of Transportation Science and Technology, 2024.

[3] Chai C, Li J, Islam M M, Feng R, Lu M*. Hierarchical Automated Machine Learning Approach forSelf-Optimizable Driving Distraction Recognition Based on Driver’s Lane-Keeping Performance[J]. Transportation research record, 2024,2678(6): 301-317.

[4] Wang P, Ge J, Xiao X, Ye Y, Lu M*. Transport capacity analysis for sharing-corridor metro lines undervirtual coupling[J]. Computers & Industrial Engineering, 2024, 192: 110217.

[5] Lu M, Yan X, Azadeh S S, et al. An adaptive agent-based approach forinstant delivery order dispatching: Incorporating task buffering and dynamicbatching strategies[J]. International Journal of Transportation Science andTechnology, 2024, 13: 137-154.

[6] Lu M, Huang C, Wang R, et al. Customer’sadoption intentions toward autonomous delivery vehicle services: Extending DOItheory with social awkwardness and use experience[J]. Journal of AdvancedTransportation, 2023, 2023(1): 3440691.

[7] Wang R, Ye Z, Lu M*, etal. Understanding post-pandemic work-from-home behaviours and community levelenergy reduction via agent-based modelling[J]. Applied Energy, 2022, 322:119433.

[8] Lu M, Wang R, Li P. Comparative analysis of online fresh food shoppingbehavior during normal and COVID-19 crisis periods[J]. British Food Journal,2022, 124(3): 968-986.

[9] Lu M, An K, Hsu S C, et al. Considering user behavior in free-floatingbike sharing system design: A data-informed spatial agent-based model[J].Sustainable cities and society, 2019, 49: 101567.

[10] Liang Q, Zhuang H, Lu M,et al. Multi-agent simulation regulated by microbe-oriented thermodynamics andkinetics equations for exploiting interspecies dynamics and evolution betweenmethanogenesis, sulfidogenesis, hydrogenesis and exoelectrogenesis[J]. Journalof Hazardous Materials, 2019, 366: 573-581.

[11] Lu M, Taiebat M, Xu M, et al. Multiagent spatial simulation ofautonomous taxis for urban commute: Travel economics and environmentalimpacts[J]. Journal of Urban Planning and Development, 2018, 144(4): 04018033.

[12] Lu M, Hsu S C, Chen P C, et al. Improving the sustainability ofintegrated transportation system with bike-sharing: A spatial agent-basedapproach[J]. Sustainable cities and society, 2018, 41: 44-51.

[13] Lu M, Hsu S C. Spatial agent-based model for environmental assessment ofpassenger transportation[J]. Journal of Urban Planning and development, 2017,143(4): 04017016.

[14] Lu M, Cheung C M, Li H, et al. Understanding the relationship betweensafety investment and safety performance of construction projects throughagent-based modeling[J]. Accident Analysis & Prevention, 2016, 94: 8-17.

[15] Li H, Lu M, Hsu S C, etal. Proactive behavior-based safety management for construction safetyimprovement[J]. Safety science, 2015, 75: 107-117.

[16] Li H, Lu M, Chan G, etal. Proactive training system for safe and efficient precast installation[J].Automation in Construction, 2015, 49: 163-174.


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