时间：2023-03-14 15:16:39
序论：在您撰写航空制造技术论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
论文语种：中文
您的研究方向：管理
是否有数据处理要求：否
您的国家：北京
您的学校背景：北京理工大学
要求字数：6000 (开题报告)
论文用途：硕士毕业论文
是否需要盲审(博士或硕士生有这个需要)：否
补充要求和说明：先要一个开题报告! 正式毕业论文的要求 学校还没通知 开题报告要求 见 附件 题目方向是 三维制造工艺 对机加企业(车间) 的影响 或 数字化制造 对机加企业(车间)的影响 (最好是针对航天制造企业)
北京理工大学研究生院工程硕士学位论文开题报告：基于三维模型的工艺对技术对航天制造企业生产效率的影响
一、学位论文选题的目的和意义
1.1 选题背景
进入21世纪,数字化设计制造技术在国际航空制造业新产品研制中发展迅猛,传统的以模拟量传递为基础的设计制造手段，已经逐渐被以数字量传递为基础的数字化手段所代替,通过全面采用数字化产品定义、数字化预装配、产品数据管理、并行工程和虚拟制造技术,极大缩短了机型研制周期、提高了产品质量。
二、本选题研究领域历史、现状、发展趋势分析
三、研究方案
四、研究计划进度表
五、经费预算
六、参考文献
[1] masuzwa t, fujino m, kobaryashik. wire elctro-discharge grinding for micro-machining [j]. annals of the cirp, 1985, 34(1): 431-434.
[2] yan b h., chung tsai h, yuan huang f. the effect in edm of a dielectric of a urea solution in water on modifying the surface of titanium [j]. international journal of machine tools and manufacture, XX, 45(2): 194-200.
[3] assarzadeh s, ghoreishi m. neural-network-based modeling and optimization of the electro-discharge machining process[j]. XX, 39(5): 488-500.
[4] soni j s. micro-analysis of debris formed during rotary edm of titanium alloy(ti 6a1 4v) and die steel(t 215 cr12)[j]. wear, 1994, 177(1): 71-79.
[5] murti v s r, philip p k. an analysis of the debris in ultrasonic-assisted electrical discharge machining[j]. wear, 1987, 117(2): 241-250.
[6] 冯新明,张固.数字化技术在新支线项目研制中的应用[j].航空制造技术,XX(10):56-59
[7] 中航商用飞机有限公司.arj21数字化样机实施规定[g].新型涡扇支线飞机项目,XX
[8] 杨玺.基于单一产品数据源的飞机制造信息管理研究[d].北京航空航天大学博士学位论文,XX.
[9] 卢鹊.大型飞机的并行数字化定义技术研究[d].北京:北京航空航天大学,XX.
[10]范玉青.飞机数字化装配技术综述[d].航空制造技术,XX(10): 44-48.
英文名称：Aeronautical Manufacturing Technology
主管单位：中国航空工业第一集团公司
主办单位：中国航空工业制造工程研究所
出版周期：半月
出版地址：北京市
语
种：中文
开
本：大16开
国际刊号：1671-833X
国内刊号：11-4387/V
邮发代号：82-26
发行范围：国内外统一发行
创刊时间：1958
期刊收录：
核心期刊：
中文核心期刊(2000)
中文核心期刊(1996)
中文核心期刊(1992)
期刊荣誉：
百种重点期刊
中科双百期刊
联系方式
论文关键词：R&，D效率，高技术产业，大型企业，DEA方法
研发活动是高技术产业发展的源泉，其效率的高低不仅决定着这些产业研发经费投入的使用效果，而且也在很大程度上影响其未来的发展。对高新技术产业中的大型企业而言，尤其如此。因此，研究我国高新技术产业大型企业的研发效率具有重要的现实意义。
一、研究方法和数据来源
1.研究方法
R&D绩效的评价方法主要有主观评价法、文献计量法、投入评价法、多层面评价法、模糊综合评价法、因子分析法、人工神经网络和数据包络分析(DEA)等[1]。本文主要采用DEA方法分析我国高新技术产业大型企业研发效率，该方法在分析效率方面具有明显的优点。（1）DEA方法无需假定输入输出之间的关系，仅仅依靠分析实际观测数据，采用局部逼近的方法构造前沿生产函数模型工商管理论文，就可以对生产单元进行相对有效件评价，具有较大的灵活性。（2）DEA不要求所有的被评价单元采用同一生产函数形式，故它满足“多元最优化准则”，每一个被评价单元皆可以通过调整自己的生产结构来达到效率最大化，而一般参数方法则追求“单一最优化”，相比之下非参数方法更符合实际情况。（3）对于无效单元，参数方法仅仅能说明无效程度即效率大小，而DEA方法不仅能计算出生产单元的相对效率，还可以指出无效的根源以及改进目标，给决策者提供较多的经济管理信息[2]。
DEA方法中的Malmquist指数法在用于分解全要素生产率方面也具有明显的优势免费论文。首先，它不需要投入与产出变量的价格信息。一般来说，投入和产出的数据较易获得，而要素价格信息往往不够完善，该方法避免了价格的失真或不可获得导致的困难；其次，它可以将全要素生产率分解成生产效率的变动和技术的变动两个组成部分，这样就能够测算出效率和技术变动的情况工商管理论文，从而进一步分析全要素生产率增长是缘于生产前沿面的移动效应还是效率提高的追赶效应；此外，它不必事先假设生产函数，从而减少了模型假设误差的风险。
2．数据来源
按照数据选取的科学性、可行性和可比性原则，选取了1995-2007年医药制造、航空航天器制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造、医疗设备及仪器仪表制造五个高新技术行业大型企业的研发数据，以新产品开发经费支出、R&D经费内部支出作为输入变量，以新产品销售收入、专利申请数作为输出变量，运用DEAP2.1软件对其研发效率进行了分析。数据来源于《中国高技术产业统计年鉴2008》[3]。
二、相对效率分析
DEA方法可以在按规模报酬可变以及规模报酬不变进行分析。因此，本文基于投入法中的规模可变的情况下，并通过多阶段的方法进行的相对效率分析。
1.以行业为决策单元的相对效率分析
（1）相对效率
从综合效率看，医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造三个行业的综合效率达到了DEA最优（见表1）。其中，除医疗设备及仪器仪表制造之外的四个行业纯技术效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造的规模效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造表现为规模收益不变，航空航天器制造表现为规模收益递增，医疗设备及仪器仪表制造表现为规模收益递减。
表1 行业相对效率分析
样本次序
综合效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
医药制造业
1.000
1.000
1.000
crs
航空航天器制造业
0.887
0.896
0.990
irs
电子及通信设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
电子计算机及办公设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
医疗设备及仪器仪表制造业
0.893
1.000
0.893
drs
平均值
0.956
0.979
0.977
注：irs， crs，drs，分别表示规模收益递增、不变、递减。
（2）投入冗余与产出不足
表2 行业投入冗余或产出不足
行业
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费内部支出
新产品销售收入
专利申请数
医药制造业
航空航天器制造业
1434.639
56290.174
37.683
电子及通信设备制造业
电子计算机及办公设备制造业
医疗设备及仪器仪表制造业
平均
1434.639
56290.174
37.683
从行业的角度分析，我国高新技术产业大型企业中除航空航天器制造业外，都达到了DEA有效（见表2）工商管理论文，即不存在DEA改进的余地。航空航天器制造业存在投入冗余或产出不足，在产出既定时，应增加新产品开发经费支出1434.639万元，或者在投入既定时，新产品销售收入增加56290.174万元，专利申请数增加38项，才能达到DEA有效。
2.以年份为决策单元的相对效率分析
从年份看，我国高新技术产业大型企业研发相对效率有效年份为1995、1997、1998、2000、2004。根据DEA有效(C2R)既是规模有效也是技术有效的原理，对这五年目前的R&D投入来说，除非增加一种或多种新的投入，否则无法再增加产出量，或除非减少某些种类的产出，否则无法减少投入量。根据DEA理论的“投影”定理，可计算出使非DEA(C2 R)有效的各决策单元转变为DEA有效的目标改进值（表3）。1996年在保持现有产出水平的前提下，应减少新产品开发经费支出43361.809万元，同时减少R&D经费内部支出19206.876万元，或者增加新产品销售收入523012.716万元，增加专利申请数77项，才可使决策单元的R&D投入绩效转变为DEA有效。在出现投入冗余和产出不足的年份中，新产品销售收入冗余占全部新产品销售收入的比重最大的年份为1996年，投入冗余占到了12.96%，，其次是2002年，投入冗余占比为3.65%工商管理论文，其余年份均在1%左右。也就是说，1996和2002年应大幅削减新产品开发经费支出，才有可能达到DEA有效。对于R&D经费内部支出的冗余占全部R&D经费内部支出的比重最大的年份为1996，占比为2.19%，其次为2002年，其余年份占比都相对来说较低免费论文。因此可以看出，在1996和2002年出现了大量的投入冗余，应大幅度削减这些年份的新产品开发经费支出和R&D内部经费支出。对于产出不足问题，1996年和2002年出现了明显的产出不足，尤其是新产品销售收入。
表3 年度相对效率分析及投入冗余或产出不足
年份
综合
效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费
内部支出
新产品销售收入
专利申请数
1995
1.000
1.000
1.000
crs
1996
0.278
0.524
0.531
drs
43361.809
19206.876
523012.716
76.290
1997
1.000
1.000
1.000
crs
1998
1.000
1.000
1.000
crs
1999
0.886
0.938
0.945
irs
8019.430
121932.234
3.399
2000
1.000
1.000
1.000
crs
2001
0.569
0.678
0.839
drs
3526.611
3273.362
229501.027
52.333
2002
0.153
0.369
0.415
drs
53837.601
48457.798
749082.579
100.822
2003
0.699
1.000
0.699
drs
2004
1.000
1.000
1.000
crs
2005
0.633
0.663
0.955
irs
1327.376
184607.76
23.359
2006
0.567
0.805
0.704
drs
10776.720
10581.807
168204.741
31.543
2007
0.211
0.455
0.464
drs
42849.723
36542.523
574193.639
87.532
平均值
0.692
0.802
0.812
三、影响全要素生产率变动的因素分解
我国高新技术产业大型企业R&D效率malmquist指数的平均增长率为1.1%（见表4），这说明在13年间我国高新技术产业大型企业R&D效率有所提高，主要原因是技术进步率上升了2.6%，除此之外技术效率、纯技术效率、规模效率均有了不同程度的下降。从时间序列来分析，2000年malmquist指数增长幅度最大，平均增长率为73.8%，1998年下降幅度最大，为44.6%工商管理论文，这可能成为全国malmquist指数增长幅度不大的原因之一。我国高新技术产业大型企业malmquist指数波动幅度较大。
表4 全要素生产率变动的影响因素分解
年份
效率变化
技术进步
纯技术效率
规模效率
全要素生产率
1996
0.941
1.248
0.960
0.980
1.175
1997
0.907
0.618
0.939
0.966
0.561
1998
1.218
0.455
1.134
1.074
0.554
1999
0.950
1.614
0.945
1.005
1.533
2000
0.953
1.823
1.052
0.906
1.738
2001
1.033
1.255
0.966
1.069
1.297
2002
0.966
1.339
0.955
1.011
1.293
2003
0.892
0.712
0.904
0.987
0.635
2004
1.116
1.495
1.148
0.973
1.669
2005
1.093
0.617
1.051
1.040
0.674
2006
1.001
1.209
0.993
1.008
1.211
2007
0.822
0.984
0.940
0.874
0.809
平均值
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
注：全要素生产率变化指数=技术进步变化指数×纯技术效率变化指数×规模效率变化指数。
我国高技术产业五大行业R&D活动的技术进步率平均增长了2.6％，全要素生产率平均增长了1.1％，规模效率平均降低了1％，纯技术效率平均降低了0.4％。表明我国高新技术产业大型企业五大行业R&D活动取得了技术进步和全要素生产率小幅提高，但企业纯技术效率、规模效率出现小幅下降趋势。五大高技术行业中，除了医药制造业、航空航天器制造业R&D活动的技术进步率和全要素生产率降低外，电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗器械及仪器仪表制造业的R&D活动的技术进步率和全要素生产率都取得了明显提高（见表5）。
表5我国高新技术产业大型企业行业Malmquist指数
行业
效率
变化
技术
进步
纯技术效率
规模
效率
全要素生产率
医药制造业
1.000
0.972
1.000
1.000
0.972
航空航天器制造业
0.970
0.931
1.009
0.961
0.903
电子及通信设备制造业
0.966
1.052
0.978
0.987
1.016
电子计算机及办公设备制造业
0.984
1.081
0.994
0.990
1.064
医疗设备及仪器仪表制造业
1.009
1.103
1.000
1.009
1.113
平均
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
三、结论
采用相对效率和Malmquist生产率指数对我国高新技术产业大型企业R&D效率进行研究，结果表明，全要素生产率的增长，其中主要是技术进步的贡献[5]，全要素生产率年度间波动幅度较大，反映了我国高新技术产业大型企业创新能力不足，尤其是航空航天器制造业甚至出现效率低下的现象。
参考文献
[1]李军.中国各地区R&D投入效率评估[D].重庆大学.2007
[2]师萍.科技投入制度与绩效评价[M].经济科学出版社.2004
[3]马京奎，张为民．中国高技术产业统计年鉴[M]．中国统计出版社.2008
[4]盛昭瀚．DEA理论、方法与应用[M]．科学出版社.1996
论文关键词：R&，D效率，高技术产业，大型企业，DEA方法
研发活动是高技术产业发展的源泉，其效率的高低不仅决定着这些产业研发经费投入的使用效果，而且也在很大程度上影响其未来的发展。对高新技术产业中的大型企业而言，尤其如此。因此，研究我国高新技术产业大型企业的研发效率具有重要的现实意义。
一、研究方法和数据来源
1.研究方法
R&D绩效的评价方法主要有主观评价法、文献计量法、投入评价法、多层面评价法、模糊综合评价法、因子分析法、人工神经网络和数据包络分析(DEA)等[1]。本文主要采用DEA方法分析我国高新技术产业大型企业研发效率，该方法在分析效率方面具有明显的优点。（1）DEA方法无需假定输入输出之间的关系，仅仅依靠分析实际观测数据，采用局部逼近的方法构造前沿生产函数模型工商管理论文，就可以对生产单元进行相对有效件评价，具有较大的灵活性。（2）DEA不要求所有的被评价单元采用同一生产函数形式，故它满足“多元最优化准则”，每一个被评价单元皆可以通过调整自己的生产结构来达到效率最大化，而一般参数方法则追求“单一最优化”，相比之下非参数方法更符合实际情况。（3）对于无效单元，参数方法仅仅能说明无效程度即效率大小，而DEA方法不仅能计算出生产单元的相对效率，还可以指出无效的根源以及改进目标，给决策者提供较多的经济管理信息[2]。
DEA方法中的Malmquist指数法在用于分解全要素生产率方面也具有明显的优势免费论文。首先，它不需要投入与产出变量的价格信息。一般来说，投入和产出的数据较易获得，而要素价格信息往往不够完善，该方法避免了价格的失真或不可获得导致的困难；其次，它可以将全要素生产率分解成生产效率的变动和技术的变动两个组成部分，这样就能够测算出效率和技术变动的情况工商管理论文，从而进一步分析全要素生产率增长是缘于生产前沿面的移动效应还是效率提高的追赶效应；此外，它不必事先假设生产函数，从而减少了模型假设误差的风险。
2．数据来源
按照数据选取的科学性、可行性和可比性原则，选取了1995-2007年医药制造、航空航天器制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造、医疗设备及仪器仪表制造五个高新技术行业大型企业的研发数据，以新产品开发经费支出、R&D经费内部支出作为输入变量，以新产品销售收入、专利申请数作为输出变量，运用DEAP2.1软件对其研发效率进行了分析。数据来源于《中国高技术产业统计年鉴2008》[3]。
二、相对效率分析
DEA方法可以在按规模报酬可变以及规模报酬不变进行分析。因此，本文基于投入法中的规模可变的情况下，并通过多阶段的方法进行的相对效率分析。
1.以行业为决策单元的相对效率分析
（1）相对效率
从综合效率看，医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造三个行业的综合效率达到了DEA最优（见表1）。其中，除医疗设备及仪器仪表制造之外的四个行业纯技术效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造的规模效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造表现为规模收益不变，航空航天器制造表现为规模收益递增，医疗设备及仪器仪表制造表现为规模收益递减。
表1 行业相对效率分析
样本次序
综合效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
医药制造业
1.000
1.000
1.000
crs
航空航天器制造业
0.887
0.896
0.990
irs
电子及通信设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
电子计算机及办公设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
医疗设备及仪器仪表制造业
0.893
1.000
0.893
drs
平均值
0.956
0.979
0.977
注：irs， crs，drs，分别表示规模收益递增、不变、递减。
（2）投入冗余与产出不足
表2 行业投入冗余或产出不足
行业
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费内部支出
新产品销售收入
专利申请数
医药制造业
航空航天器制造业
1434.639
56290.174
37.683
电子及通信设备制造业
电子计算机及办公设备制造业
医疗设备及仪器仪表制造业
平均
1434.639
56290.174
37.683
从行业的角度分析，我国高新技术产业大型企业中除航空航天器制造业外，都达到了DEA有效（见表2）工商管理论文，即不存在DEA改进的余地。航空航天器制造业存在投入冗余或产出不足，在产出既定时，应增加新产品开发经费支出1434.639万元，或者在投入既定时，新产品销售收入增加56290.174万元，专利申请数增加38项，才能达到DEA有效。
2.以年份为决策单元的相对效率分析
从年份看，我国高新技术产业大型企业研发相对效率有效年份为1995、1997、1998、2000、2004。根据DEA有效(C2R)既是规模有效也是技术有效的原理，对这五年目前的R&D投入来说，除非增加一种或多种新的投入，否则无法再增加产出量，或除非减少某些种类的产出，否则无法减少投入量。根据DEA理论的“投影”定理，可计算出使非DEA(C2 R)有效的各决策单元转变为DEA有效的目标改进值（表3）。1996年在保持现有产出水平的前提下，应减少新产品开发经费支出43361.809万元，同时减少R&D经费内部支出19206.876万元，或者增加新产品销售收入523012.716万元，增加专利申请数77项，才可使决策单元的R&D投入绩效转变为DEA有效。在出现投入冗余和产出不足的年份中，新产品销售收入冗余占全部新产品销售收入的比重最大的年份为1996年，投入冗余占到了12.96%，，其次是2002年，投入冗余占比为3.65%工商管理论文，其余年份均在1%左右。也就是说，1996和2002年应大幅削减新产品开发经费支出，才有可能达到DEA有效。对于R&D经费内部支出的冗余占全部R&D经费内部支出的比重最大的年份为1996，占比为2.19%，其次为2002年，其余年份占比都相对来说较低免费论文。因此可以看出，在1996和2002年出现了大量的投入冗余，应大幅度削减这些年份的新产品开发经费支出和R&D内部经费支出。对于产出不足问题，1996年和2002年出现了明显的产出不足，尤其是新产品销售收入。
表3 年度相对效率分析及投入冗余或产出不足
年份
综合
效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费
内部支出
新产品销售收入
专利申请数
1995
1.000
1.000
1.000
crs
1996
0.278
0.524
0.531
drs
43361.809
19206.876
523012.716
76.290
1997
1.000
1.000
1.000
crs
1998
1.000
1.000
1.000
crs
1999
0.886
0.938
0.945
irs
8019.430
121932.234
3.399
2000
1.000
1.000
1.000
crs
2001
0.569
0.678
0.839
drs
3526.611
3273.362
229501.027
52.333
2002
0.153
0.369
0.415
drs
53837.601
48457.798
749082.579
100.822
2003
0.699
1.000
0.699
drs
2004
1.000
1.000
1.000
crs
2005
0.633
0.663
0.955
irs
1327.376
184607.76
23.359
2006
0.567
0.805
0.704
drs
10776.720
10581.807
168204.741
31.543
2007
0.211
0.455
0.464
drs
42849.723
36542.523
574193.639
87.532
平均值
0.692
0.802
0.812
三、影响全要素生产率变动的因素分解
我国高新技术产业大型企业R&D效率malmquist指数的平均增长率为1.1%（见表4），这说明在13年间我国高新技术产业大型企业R&D效率有所提高，主要原因是技术进步率上升了2.6%，除此之外技术效率、纯技术效率、规模效率均有了不同程度的下降。从时间序列来分析，2000年malmquist指数增长幅度最大，平均增长率为73.8%，1998年下降幅度最大，为44.6%工商管理论文，这可能成为全国malmquist指数增长幅度不大的原因之一。我国高新技术产业大型企业malmquist指数波动幅度较大。
表4 全要素生产率变动的影响因素分解
年份
效率变化
技术进步
纯技术效率
规模效率
全要素生产率
1996
0.941
1.248
0.960
0.980
1.175
1997
0.907
0.618
0.939
0.966
0.561
1998
1.218
0.455
1.134
1.074
0.554
1999
0.950
1.614
0.945
1.005
1.533
2000
0.953
1.823
1.052
0.906
1.738
2001
1.033
1.255
0.966
1.069
1.297
2002
0.966
1.339
0.955
1.011
1.293
2003
0.892
0.712
0.904
0.987
0.635
2004
1.116
1.495
1.148
0.973
1.669
2005
1.093
0.617
1.051
1.040
0.674
2006
1.001
1.209
0.993
1.008
1.211
2007
0.822
0.984
0.940
0.874
0.809
平均值
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
注：全要素生产率变化指数=技术进步变化指数×纯技术效率变化指数×规模效率变化指数。
我国高技术产业五大行业R&D活动的技术进步率平均增长了2.6％，全要素生产率平均增长了1.1％，规模效率平均降低了1％，纯技术效率平均降低了0.4％。表明我国高新技术产业大型企业五大行业R&D活动取得了技术进步和全要素生产率小幅提高，但企业纯技术效率、规模效率出现小幅下降趋势。五大高技术行业中，除了医药制造业、航空航天器制造业R&D活动的技术进步率和全要素生产率降低外，电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗器械及仪器仪表制造业的R&D活动的技术进步率和全要素生产率都取得了明显提高（见表5）。
表5我国高新技术产业大型企业行业Malmquist指数
行业
效率
变化
技术
进步
纯技术效率
规模
效率
全要素生产率
医药制造业
1.000
0.972
1.000
1.000
0.972
航空航天器制造业
0.970
0.931
1.009
0.961
0.903
电子及通信设备制造业
0.966
1.052
0.978
0.987
1.016
电子计算机及办公设备制造业
0.984
1.081
0.994
0.990
1.064
医疗设备及仪器仪表制造业
1.009
1.103
1.000
1.009
1.113
平均
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
三、结论
采用相对效率和Malmquist生产率指数对我国高新技术产业大型企业R&D效率进行研究，结果表明，全要素生产率的增长，其中主要是技术进步的贡献[5]，全要素生产率年度间波动幅度较大，反映了我国高新技术产业大型企业创新能力不足，尤其是航空航天器制造业甚至出现效率低下的现象。
参考文献
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[2]师萍.科技投入制度与绩效评价[M].经济科学出版社.2004
[3]马京奎，张为民．中国高技术产业统计年鉴[M]．中国统计出版社.2008
[4]盛昭瀚．DEA理论、方法与应用[M]．科学出版社.1996
2012年9月20—21日，Altair 2012 HyperWorks技术大会在上海锦江汤臣洲际大酒店成功举行.本次大会以“仿真驱动创新，智能引领决策”为主题，共汇聚来自汽车、航空航天、铁道、重型机械、船舶、电子、建筑等多个行业的400多位嘉宾参会.大会征集到近200篇论文，经过论文评委会评审，最终收录165篇高质量的技术论文，内容涵盖前后处理平台HyperMesh&HyperView，求解器技术RADIOSS，AcuSolve和MotionSolve等，优化技术OptiStruct与HyperStudy，以及制造工艺技术、工业设计和二次开发等，其中，16篇论文被评为优秀论文.
大会由Altair市场总监钱纯女士主持，Altair大中国区总经理戚国焕先生致开幕词.Altair全球CEO James Scapa作开场主题报告，对与会嘉宾长期以来的大力支持表示感谢，同时带来Altair最新的发展情况及愿景.值得一提的是，James Scapa先生与大家分享了一个特大喜讯：Altair荣获被誉为软件行业的奥斯卡奖“Computer Software AMA/Stevie Awards”奖.本次大会作为Altair全球HyperWorks技术大会的重要一站，得到Altair高层的高度重视和鼎力支持：来自Altair总部的多体动力学技术专家Rajiv Rampalli，HyperWorks软件开发副总裁周明博士，RADIOSS求解器技术专家Lionel Zhang Suo，Altair波音优化技术中心专家Justin Reilly，企业解决方案高级总监Doron Helfman，全球汽车和重型机械行业技术总监Tony Norton，全球航空航天行业技术总监Robert Yancey以及全球高校业务总监Matthias Goelke等多位技术专家和业务总监，带来Altair最新的技术和行业应用情况.
本次大会还特别邀请上汽集团技术中心汤晓东副总工程师和瑞典Volvo汽车技术中心Harald Hasselblad博士分别作题为“RADIOSS在上汽自主品牌轿车研发中的应用”和“优化技术在Volvo汽车研发前期阶段中的应用”的主题演讲.
作为Altair主要产品线的按需云计算技术PBS Works和商业分析技术HiQube也在本次大会上重点亮相——Altair分别为其设立技术主题专场，吸引不少相关技术人员参加.
除精彩的主题演讲外，在多个技术专场和行业专场中，来自上汽技术中心、泛亚汽车、上海大众汽车、东风汽车、奇瑞汽车、奥拓立夫、佛吉亚、陕西重汽、安徽合力、南车青岛四方机车、青岛四方庞巴迪、西飞技术中心、中航直升机研究所、上海飞机设计研究院、中国船舰研究中心、三星电子和南平铝业等企业以及华南理工大学、湖北汽车工业学院、南京航空航天大学和西北工业大学等院校的代表也作了丰富多彩的演讲，展示HyperWorks在他们实际产品研发和科研工作中的应用成果.
在航空航天关键CAE技术专题研讨中，Altair展示其在鸟撞分析、水上迫降仿真分析、舱门系统结构优化与仿真等技术的强大功能和实际应用成果，以及其在航空航天领域值得信赖的强大解决方案.
同时，Altair战略合作伙伴HP，Cradle 软件和Magna等公司也分别到会展示其解决方案，特别是HP在现场展示的一体机使参会嘉宾赞叹不已.此外，大会还得到多家行业媒体的关注，并对Altair高层领导进行专题采访.
作为本次技术大会的互动环节，由机械工业出版社出版的《HyperMesh&HyperView应用技巧与高级实例》一书首次亮相，赢得参会嘉宾的高度关注，在抢答赠书环节，全场激情四起，场面颇为壮观.
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1征文范围
1.1CAE当前研究热点与未来发展趋势
(1)计算流体力学、结构力学、材料力学、仿生力学、爆破力学等新进展;(2)新材料与新工艺、生物材料、微纳米、复合材料的CAE应用技术;(3)高性能计算与CAE;(4)智能化CAD/CAE集成;(5)多学科、多尺度CAE仿真技术;(6)可靠性分析与CAE工程稳健设计;(7)非线性有限元进展及应用;(8)有限元网格自动生成技术.
1.2CAE专项技术应用探讨
(1)产品结构强度分析、疲劳寿命分析、振动及噪声仿真分析、碰撞仿真;(2)机构动力学、多体动力学与控制仿真技术;(3)跌落以及冲击、多物理场耦合分析;(4)结构轻量化设计与拓扑优化技术;(5)先进材料/结构一体化设计技术.
1.3CAE的平台技术与应用
(1)虚拟产品开发平台;(2)分布式仿真平台技术与协同仿真;(3)产品研发仿真流程和数据管理平台建设;(4)企业级仿真和多学科联合仿真.
1.4CAE技术的行业应用与解决方案
(1)CAE在航空、航天、兵器、船舶工业中的应用;(2)CAE在海洋工程、核工业及特种行业的应用;(3)CAE在汽车制造、铁道机车行业中的应用;(4)CAE在装备制造及通用机械工业中的应用;(5)CAE在电子、材料、土木工程、生物科技中的应用;(6)CAE技术在国家重大工程与装备中的应用.
1.5CAE技术的人才培养
(1)社会对仿真分析工程师的需求及要求;(2)高校CAE课程的设置及人才培养模式;(3)社会科技中介及培训机构的CAE人才培训项目开发.
2征文要求
(1)围绕主题内容、充实、数据准确、文字通顺,字数在5000字以内,未在正式刊物发表;(2) 会议收录论文,不收取任何费用,仅供业内人士交流参考;(3)文章的格式编写要求请访问.cn或;(4)论文结束页后另附论文全部作者详细信息,包括作者职称、学历、职务及主要专业方向,联系方式,并标明按上述5个专题论文应属的类别;(5)论文请务必在7月10日之前发送到()邮箱里.
3论文评审
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