教师名录
个人简介
刘晓军，教授，博士生导师
国家重点研发计划项目首席科学家、beat365中国官网副院长，研究成果获国家科技进步二等奖、江苏省行业领域优秀科技进展、江苏省科学技术二等奖。兼任新型光源技术与设备教育部工程研究中心主任、江苏省高档数控机床及成套装备制造业创新中心副主任。
入选江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师、“六大人才高峰”培养计划、江苏省“双创博士”资助计划。主持国家重点研发计划项目、国家重点研发计划课题，领域基金重点项目、国家自然科学基金项目等20余项；在J. Manuf. Syst.、Adv. Eng. Inform.、Int. J. Prod. Res.等国内外重要期刊发表论文百余篇，授权发明专利25件，参与制定数字孪生相关国家标准1项及T/CMIF系列标准3项，出版学术专著《基于 MBD 的三维装配工艺设计技术》，教材《数字孪生驱动的高精度装配》，参编英文专著《Digital Twin Driven Smart Design》。任国际期刊Digital Twin、Digital Engineering 编委，获 Advanced Engineering Informatics、计算机集成制造等国内外重要期刊优秀审稿人。已连续10 届作为核心发起人组织数字孪生与智能制造服务学术会议（担任第六届大会主席）；作为数字孪生国际会议评奖委员会主席，连续 5 年组织数字孪生国际会议；作为副主编，负责编写《2023 数字孪生工业软件白皮书（第一版）》、《2025 数字孪生工业软件白皮书（第二版）》。
Google Scholar:https://scholar.google.com/citations?user=FMuEpQsAAAAJ&hl=zh-CN
(EI 48 篇、SCI 76 篇, Citation 3000+, IF 300+)
招生信息
本课题组面向工业母机、航天及电子装备等国家重大需求，开展人工智能、数字孪生与先进制造交叉研究。
长期招收博士后、博士研究生和硕士研究生，欢迎志同道合的同学联系；同时欢迎本科生通过 SRTP、毕业设计及学科竞赛等方式提前参与课题组科研。
研究方向1. 大模型驱动的数字孪生建模与工业软件开发
基础要求：程序设计、机器学习或三维建模相关基础。
研究方向2. 物理与数据融合的制造过程预测与优化
基础要求：力学、材料成形或机器学习相关基础。
研究方向3. 数字孪生驱动的复杂装备高精度装配
基础要求：机械设计、制造工艺或优化算法相关基础。
申请要求：① 踏实投入，重视积累。 对科研保持热情与耐心，愿意沉下心钻研问题、夯实基础，在持续学习与探索中形成自己的研究专长。② 具备相关专业基础。 欢迎自动化、计算机、机械、机器人等理工科背景的申请者，具有算法设计、机器人系统、深度学习或强化学习等相关学习与研究经历。③ 善用 AI，主动创新。 熟练使用 AI 工具，关注国内外人工智能技术与平台的发展，能够结合实际科研需求开展工具开发、改进与应用。④ 重视学术表达与呈现。 具备良好的英文文献阅读和学术写作能力，注重研究逻辑、文字表达与图表呈现的准确性、规范性和美感。⑤ 乐于交流，善于协作。 能够清晰表达想法，主动与课题组及学院师生交流，乐于分享知识与经验，在相互启发、彼此支持中共同进步。
有意者请将简历及相关材料发送至 liuxiaojun@seu.edu.cn，注明申请类型及意向研究方向。
毕业生去向（部分）
研究方向:
大模型驱动的数字孪生建模与工业软件开发
物理与数据融合的制造过程预测与优化
数字孪生驱动的复杂装备高精度装配
2011.11－2014.03 beat365中国官网讲师
2013.06－2015.12 东南大学能源与环境学院博士后
2014.04－2019.03 beat365中国官网副教授
2016.04－2022.02 beat365中国官网机械制造系党支部书记
2019.04－至今 beat365中国官网教授
2022.03－至今 beat365中国官网beat365中国官网副院长
本科生：机械制造Ⅱ；智能制造工艺与装备；计算机综合课程设计；C++程序设计课程设计（研讨）；程序设计与算法语言Ⅱ。
研究生：先进制造技术与系统（2024年东南大学优秀研究生课程思政示范课程）。
Journal of Manufacturing Systems（中科院分区：1区；JCR分区：Q1；IF：14.9）
Journal of Materials Processing Technology（中科院分区：1区；JCR分区：Q1；IF：7.9）
Journal of Intelligent Manufacturing（中科院分区：2区；JCR分区：Q1；IF：7.7）
Advanced Engineering Informatics（中科院分区：1区；JCR分区：Q1；IF：11.5）
Journal of Industrial Information Integration（JCR分区：Q1；IF：11.6）
International Journal of Production Research（中科院分区：2区；JCR分区：Q1；IF：8.7）
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology（中科院分区：3区；JCR分区：Q2；IF：3.7）
Engineering Applications of Artificial Intelligence（中科院分区：1区；JCR分区：Q1；IF：9.0）
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing（中科院分区：1区；JCR分区：Q1；IF：12.3）
Computers & Industrial Engineering（中科院分区：2区；JCR分区：Q1；IF：7.3）
《计算机集成制造系统》（EI、CSCD、北大核心；2025版影响因子：2.340）
学术兼职
1. 全国工业机械电气系统标准化技术委员会专家
2. 四川省宽频带电子产品智能制造工程技术研究中心特聘专家
3. 国际期刊 Digital Engineering编辑委员会委员
社会兼职
4. 中国照明学会第九届理事会理事
5. 江苏省企业发展工程协会副理事长
6. 南京照明学会第十届理事会理事、社团负责人
7. 南京智能制造装备产业促进会监事
8. 南京机械工程学会工业自动化专业委员会第八届主任委员
9. 苏创联智能制造专委会联席主席、秘书长
2023年度国家科学技术进步奖二等奖：复杂装备数字孪生运维管控共性关键技术及标准体系
2023年度江苏省行业领域优秀科技进展（装备制造领域）：数字孪生驱动的复杂装备系统高性能装配关键技术及应用
2021年度江苏省科学技术奖二等奖：船舶动力装备全系化工艺设计关键技术及应用
2015年度江苏省科学技术奖二等奖：液化天然气深冷成套装备关键技术及其产业化
2015年度中国机械工业科学技术奖二等奖：液化天然气橇装式成套装备关键技术及其应用
2025年江苏科技创新人物奖；2024年江苏省自然科学百篇优秀学术成果论文
2025年东南大学教学成果奖特等奖（机械类拔尖创新人才培养的改革与实践）；
2024年东南大学研究生教学名师培育对象；
SCI期刊：
[1] Feixiang Wang, Xiaojun Liu*, Xiaotian Zheng, Chongxin Wang, Ming Su, Dong He, Jingwen Mo, Hao Wang, Mari Luz Penalva, and Hai Yang. “Mechanism-driven Digital Twin for proactive fracture prediction in incremental forming: A physics-guided analytical approach.” Journal of Manufacturing Systems 88 (2026): 1219–1249. (IF=14.2)
[2] Jingwen Mo, Yatong Li, Youxin Zhang, Chao Li, Qian Zhao, and Xiaojun Liu*. “Measurements and Theoretical Modeling of Tension Transmission of Yarns Traversing Cylinders From Diverse Spatial Angles.” Journal of Tribology 148(10) (2026): 101501.
[3] Xiang Li, Jin Shi, Dong He, Xiaojun Liu*, Hai Yang, Cheng Wang, Pei Zhang, Jingwen Mo, Hao Wang, and Amaia Alberdi-Gurrutxaga. “PINN-based laser cladding morphology prediction for digital twin framework.” Journal of Intelligent Manufacturing (2026). (IF=7.4)
[4] Feng Lv, Xiaojun Liu, Dong He, Ming Su, Yang Yi, and Nabil Anwer. “Surface morphology prediction of turning process based on multimodal data using deep neural network.” Computers & Industrial Engineering 218 (2026): 112110. (IF=6.5)
[5] Feixiang Wang, Xiaojun Liu*, Ming Su, Jingwen Mo, Dong He, Hai Yang, and Mari Luz Penalva. “Physics-guided Mamba network for real-time force prediction in Incremental Sheet Forming: A hybrid data-physics approach.” Journal of Materials Processing Technology 351 (2026): 119296. (IF=7.5)
[6] Chongxin Wang, Xiaojun Liu*, Fengyi Feng, Yang Sun, Gang Yuan, Hai Yang, and Yu Ding. “A modeling method of digital twin connection model based on virtual sensor.” Journal of Intelligent Manufacturing 37(5) (2026): 2183–2201. (IF=7.4)
[7] Feng Lv, Xiaojun Liu, Yang Yi, Jinshan Liu, Jindan Feng, Junfeng Wang, and Wanru Huang. “Digital twin-driven design and application paradigm for assembly accuracy performance prototype.” International Journal of Production Research 64(8) (2026): 3088–3118. (IF=7.3)
[8] Chongxin Wang, Xiaojun Liu, Feixiang Wang, Fengyi Feng, and Lv Feng. “Optimization of connection models in digital twin systems: Efficient merging and assembly strategy for enhanced scalability and resource optimization.” Journal of Industrial Information Integration 50 (2026): 101070. (IF=11.6)
[9] Xiaojun Liu, Fengyi Feng, Dapeng Ye, Tianliang Hu, Chongxin Wang, Fei Tao, and Hai Yang. “Object-oriented modeling mechanism for digital twin workshop elements.” Advanced Engineering Informatics 68 (2025): 103635. (IF=9.9)
[10] Jin Shi, Xiaojun Liu, Ming Su, Yang Yi, Hai Yang, and Wenyuan Cai. “A digital twin-based smart assembly for cable-driven parallel robots.” Advanced Engineering Informatics 68 (2025): 103623. (IF=9.9)
[11] Feixiang Wang, Xiaojun Liu, Feng Lv, Chongxin Wang, Jin Shi, Xiaotian Zheng, and Chao Li. “An LLM-guided SD-LDM Digital Twin Construction Strategy (LSDT) for multi-industrial scenarios: Enhancing adaptability and efficiency.” Journal of Manufacturing Systems 80 (2025): 995–1012. (IF=14.2)
[12] Xiaojun Liu, Chongxin Wang, Feixiang Wang, Xiaoli Qiu, Fengyi Feng, and Yang Sun. “A generic digital twin model construction strategy for cross-field implementations with comprehensiveness, operability and scalability.” Journal of Manufacturing Systems 80 (2025): 366–379. (IF=14.2)
[13] Gang Yuan, Xiaojun Liu, Duc Truong Pham, Guangdong Tian, Jianzhao Wu, and Wenjie Wang. “Sequence optimization for human-oriented human–robot collaborative disassembly of spent lithium-ion battery.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 138(7–8) (2025): 3705–3718. (IF=3.1)
[14] Abbas Raza, Gang Yuan, Chongxin Wang, Xiaojun Liu*, and Tianliang Hu. “Enhancing Manufacturing Efficiency Through Symmetry-Aware Adaptive Ant Colony Optimization Algorithm for Integrated Process Planning and Scheduling.” Symmetry 17(6) (2025): 824. (IF=2.2)
[15] Changbiao Zhu, Chongxin Wang, Zhonghua Ni, Xiaojun Liu*, and Abbas Raza. “Modeling and Optimization of Cable Production Scheduling by Incorporating an Ant Colony Algorithm.” Mathematics 13(8) (2025): 1235. (IF=2.2)
[16] Gang Yuan, Xiaojun Liu, Xiaoli Qiu, Pai Zheng, Duc Truong Pham, and Ming Su. “Human-robot collaborative disassembly in Industry 5.0: A systematic literature review and future research agenda.” Journal of Manufacturing Systems 79 (2025): 199–216. (IF=14.2)
[17] Mikel Ortiz Edesa, Mariluz Penalva Oscoz, Maite Ortiz de Zarate, Hai Yang, Xiandong Chen, and Xiaojun Liu. “Automatic path programming for the manufacturing of sheet metal components using incremental forming technology.” DYNA 99(6) (2024): 585–593.
[18] Xiaojun Liu*, Chongxin Wang, Jiasheng Huang, Zhonghua Ni, Musharaf Salam, Yuehui Yan, and Jindan Feng. “Fusion method for digital twin model of a production line.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 132(11–12) (2024): 6145–6167. (IF=3.1)
[19] Jiaying Zeng, Ting Zhang, Geyu Liang, Jingwen Mo, Jianxiong Zhu, Longhui Qin, Xiaojun Liu*, and Zhonghua Ni. “A “turn off–on” fluorescent sensor for detection of Cr(Ⅵ) based on upconversion nanoparticles and nanoporphyrin.” Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy 311 (2024): 124002. (IF=4.6)
[20] Gang Yuan, Xiaojun Liu, Changbiao Zhu, Chongxin Wang, Minghao Zhu, and Yang Sun. “Multi-objective coupling optimization of electrical cable intelligent production line driven by digital twin.” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 86 (2024): 102682. (IF=11.4)
[21] Chongxin Wang, Xiaojun Liu*, Minghao Zhu, Changbiao Zhu, Feng Lv, and Zhonghua Ni. “Digital twin connection model based on virtual sensor.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 129(7–8) (2023): 3283–3302. (IF=3.1)
[22] Gang Yuan, Xiaojun Liu, Chaoyong Zhang, Duc Truong Pham, and Zhiwu Li. “A new heuristic algorithm based on multi-criteria resilience assessment of human–robot collaboration disassembly for supporting spent lithium-ion battery recycling.” Engineering Applications of Artificial Intelligence 126 (2023): 106878. (IF=8.0)
[23] Xiaojun Liu*, Chengjin Qiu, Jiahong Shi, Jiasheng Huang, Changbiao Zhu, Zhonghua Ni, Minghao Zhu, and Tingyu Liu. “A digital twin modeling method for production resources of shop floor.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 128(1–2) (2023): 743–761. (IF=3.1)
[24] Xiaojun Liu, Xiaokang Xu, Yang Yi, Zhonghua Ni, and Yang Zhang. “An assembling algorithm for fixture in an assembly process planning system.” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture 234(8) (2020): 1133–1155. (IF=1.9)
[25] Xiaojun Liu*, Liang Tang, Yang Yi, and Zhonghua Ni. “Intelligent design based on holographic model using parametric design method.” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 10(3) (2019): 1241–1255.
[26] Xiaojun Liu*, Xiang Li, Jialu Xing, Huayu Chen, and Zhonghua Ni. “Integrating modeling mechanism for three-dimensional casting process model based on MBD.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 94(9–12) (2018): 3145–3162. (IF=3.1)
[27] Xiaojun Liu, Jialu Xing, Yalong Cheng, and Zhonghua Ni. “An inspecting method of 3D dimensioning completeness based on the recognition of RBs.” Journal of Manufacturing Systems 42 (2017): 271–288. (IF=14.2)
[28] Xiaojun Liu*, Zhonghua Ni, and Xiaoli Qiu. “Application of ant colony optimization algorithm in integrated process planning and scheduling.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 84(1–4) (2016): 393–404. (IF=3.1)
[29] Jinfeng Liu, Xiaojun Liu*, Yalong Cheng, and Zhonghua Ni. “A systematic method for the automatic update and propagation of the machining process models in the process modification.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 82(1–4) (2016): 473–487. (IF=3.1)
[30] Xiaojun Liu*, Zhonghua Ni, Jinfeng Liu, and Yalong Cheng. “Assembly process modeling mechanism based on the product hierarchy.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 82(1–4) (2016): 391–405. (IF=3.1)
[31] Jinfeng Liu, Xiaojun Liu*, Yalong Cheng, and Zhonghua Ni. “An algorithm of mapping the protrusion feature on the slanting face to its manufacturing feature volume in the process planning.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 79(1–4) (2015): 361–376. (IF=3.1)
[32] Xiaojun Liu*, Yi Hong, Ni Zhonghua, Qi Jianchang, and Qiu Xiaoli. “Process planning optimization of hole-making operations using ant colony algorithm.” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 69(1–4) (2013): 753–769. (IF=3.1)
[33] Xiao-jun Liu*, Hong Yi, and Zhong-hua Ni. “Application of ant colony optimization algorithm in process planning optimization.” Journal of Intelligent Manufacturing 24(1) (2013): 1–13. (IF=7.4)
EI期刊：
[1] 王崇鑫, 刘晓军*, 孙洋, 冯锋意, 朱长彪, 李超. “面向数字孪生的虚拟传感器模型构建方法.” 计算机集成制造系统, 2025, 31(7): 2365–2377.
[2] 袁刚, 刘晓军. “基于文献计量的数字工程研究进展与趋势分析.” 计算机集成制造系统, 2024, 30(3): 765–773.
[3] 施佳宏, 刘晓军*, 刘庭煜, 陶飞, 胡天亮, 孙铮, 徐俊, 戚庆林, 黄佳圣, 朱铭浩, 岳士超. “面向生产线仿真的数字孪生逻辑模型构建方法.” 计算机集成制造系统, 2022, 28(2): 442–454.
[4] 黄佳圣, 施佳宏, 易扬, 许红祥, 闫月晖, 刘金锋, 刘晓军. “面向微组装单元的数字孪生同步方法及系统实现.” 计算机集成制造系统, 2021, 27(2): 412–422.
[5] 刘晓军, 刘金锋, 倪中华, 周宏根, 仇晓黎. “基于三维模型的机加工艺设计关键技术.” 机械制造与自动化, 2019, 48(6): 1–6.
[6] 田桂中, 朱钰萍, 刘金锋, 周宏根, 刘晓军, 冯丰. “面向机加工艺智能生成的工艺知识建模与管理方法.” 计算机集成制造系统, 2019, 25(7): 1695–1705.
[7] 刘晓军, 程亚龙, 邢嘉路, 等. “三维尺寸标注及完备性检测技术发展概况†.” 机械制造与自动化, 2017, 46(2): 1–5+20.
[8] 焦磊, 等. “面向生产调度规则挖掘的关键属性提取技术†.” 东南大学学报(自然科学版), 2016, 46(3): 464–469.
[9] 程亚龙, 刘晓军, 刘金锋, 倪中华. “利用刚性体识别的三维尺寸标注完备性检查.” 计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(2): 351–361.
[10] 刘晓军, 倪中华, 杨章群, 程亚龙. “三维装配工艺模型的数字化建模方法.” 北京理工大学学报, 2015, 35(1): 7–12.
[11] 程亚龙, 刘晓军*, 刘金锋. “基于轨迹相交的三维顺序尺寸标注完备性检查.” 计算机集成制造系统, 2014, 20(8): 1799–1806.
[12] 刘晓军, 倪中华, 杨章群. “基于模糊偏好关系的工艺资源评价与选择的多准则群决策方法.” 东南大学学报(自然科学版), 2014, 44(1): 63–69.
[13] 刘晓军, 倪中华, 程亚龙, 刘金锋. “面向板腔类零件机加工艺的加工特征识别方法.” 计算机集成制造系统, 2013, 19(12): 3130–3138.
[14] 刘晓军, 易红, 仇晓黎, 倪中华. “基于STEP-NC的可互操作CAPP/CAM系统.” 计算机集成制造系统, 2009, 15(3): 502–507+565.
[15] 刘晓军, 易红, 倪中华, 徐鸿翔. “基于C/S和B/S混合架构的雷达快速工艺设计系统.” 中国机械工程, 2009, 20(4): 423–428.
[16] 刘晓军, 倪中华, 等. “基于功能块的计算机辅助工艺规划方法.” 东南大学学报(自然科学版), 2008, 38(6): 1081–1088.
在研项目:
1. 国家重点研发计划项目：“测试数据驱动的高端电子装备精益生产管控软件”
2. 国家重点研发计划课题：“生产线数字孪生建模及协同仿真软件研发与应用验证”
3. 国家自然科学基金联合基金重点项目：“精密卧式加工中心数字孪生模型构建理论及性能优化方法研究”
4. 国家自然科学基金联合基金项目：“面向规模化定制生产的感知/决策/控制云-边缘协同制造平台关键技术研究”
5. 企业委托项目：“三维机织复杂结构预制体高可靠性数字化制造技术研发”
结题项目:
1. 国家重点研发计划课题：“生产线数字孪生建模及协同仿真软件研发与应用验证”
2. 国家重点研发计划子课题研究任务：“装配工艺智能规划与设计技术”
3. 国家自然科学基金项目：“全三维模型尺寸标注完备性检查及尺寸链自动生成方法”
4. GF重大基础研究项目：“XXX数字化仿真验证技术研究”
5. 装备预研领域基金重点项目：“基于数字孪生的装配模拟仿真技术”
6. 装备预先研究项目：“智能装配工艺技术”
7. 某部委XX技术项目课题：“XXXX微组装工艺及仿真设计技术”
8. 江苏省前沿引领技术基础研究专项项目：“重大工程装备智能装配数字孪生建模技术基础”
9. 部、省项目：“面向智能装配车间的三维装配工艺设计技术”
[1]. 刘晓军, 王飞翔. 一种基于跨模态生成的数字孪生场景快速构建方法: CN119206062B[P]. 2025-11-21.
[2]. 朱长彪, 倪中华, 王崇鑫, 刘晓军. 一种电缆生产调度建模方法: CN119849325B[P]. 2025-11-18.
[3]. 刘晓军, 孙洋, 叶大鹏, 倪中华. 基于面向对象的孪生模型构建方法: CN117910237B[P]. 2025-05-27.
[4]. 刘晓军, 张博睿. 一种电气柜建模软件系统设计方法: CN116070303B[P]. 2023-06-30.
[5]. 易红, 易扬, 倪中华, 刘晓军, 张人超. 一种基于实测模型的零件最小修配方案生成方法: CN111581804B[P]. 2023-05-30.
[6]. 刘晓军, 易扬, 倪中华, 张意, 张人超. 一种基于数字孪生的复杂产品装配过程精准修配方法及其运行系统: CN111274671B[P]. 2023-05-09.
[7]. 易红, 黄佳圣, 倪中华, 刘晓军, 张意. 基于数字孪生的微组装生产线的仿真与管控方法及系统: CN112198812B[P]. 2023-01-03.
[8]. 刘晓军, 安思远, 倪中华, 易红. 一种数字孪生模型合并方法: CN115130333B[P]. 2022-12-09.
[9]. 刘晓军, 张人超, 易扬, 张意, 徐小康. 一种基于数字孪生技术的卫星部装装配精度控制方法: CN111158314B[P]. 2022-10-25.
[10]. 刘晓军, 易扬, 倪中华, 张人超, 张意. 一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架: CN111145236B[P]. 2022-10-18.
[11]. 刘晓军, 叶大鹏, 倪中华. 一种数字孪生模型组装方法: CN114706842B[P]. 2022-09-09.
[12]. 刘晓军, 易扬, 倪中华, 唐亮, 李盛. 一种基于信息物理融合的三维装配工艺设计系统及运行方法: CN108388146B[P]. 2021-05-18.
[13]. 刘晓军, 倪中华, 仇晓黎, 杨颖, 唐亮, 易扬. 一种钣金雕塑型面钢架的智能设计系统及设计方法: CN107145643B[P]. 2020-07-17.
[14]. 刘晓军, 易红, 程亚龙, 倪中华, 刘金锋. 一种基于相差轨迹的三维标注缺失尺寸查找方法: CN104036097B[P]. 2017-05-17.
[15]. 刘晓军, 倪中华, 易红, 刘金锋, 程亚龙. 斜面上凸起特征映射为制造特征体积的映射方法: CN104036096B[P]. 2017-02-15.
[16]. 倪中华, 易红, 程亚龙, 刘晓军, 刘金锋. 基于刚性体识别的三维尺寸完备性检测方法: CN104050386B[P]. 2017-02-15.
