刘振东 博士简介

刘振东，男，1992年生，工学博士，讲师，中国自动化学会会员。2024年毕业于燕山大学控制科学与工程专业。

主要从事工业过程智能建模、流程工业复杂系统预测控制、智能优化算法设计与工程应用等方面。近年来主持或参与国家重点研发计划项目、河北省自然科学基金项目多项；提出新型元启发式智能优化算法简易喜鹊算法（Simple Magpie Algorithm）。累计发表科研论文10余篇，其中SCI、EI检索论文6篇，相关研究成果相继发表于《Applied Soft Computing》《Mathematics and Computers in Simulation》《Journal of Alloys and Compounds》等国内外权威期刊。受聘担任 IEEE Access、CMC-Computers, Materials & Continua 等国际知名期刊特邀审稿人。

代表性成果：

学术论文：

1. Liu Zhendong, et al. Dynamic Harris hawks optimizer based on historical information and tournament strategy and its application in numerical optimization of blast furnace ingredients[J]. Applied Soft Computing. SCI一区 Top.

2. Liu Zhendong, et al.. A multi-leader Harris hawks optimizer with adaptive mutation and its application for modeling of silicon content in liquid iron of blast furnace[J]. Mathematics and Computers in Simulation. SCI二区 Top.

3. Liu Zhendong, et al.. Synergistic Effects of Cu7S4@Cu2O Core-Shell Photocatalyst and S-scheme Heterojunction in Photocatalytic CO2 Reduction[J]. Journal of Alloys and Compounds, 2024: 177572. SCI二区.

4. Liu Zhendong, et al. An improved Harris hawks optimizer with enhanced logarithmic spiral and dynamic factor and its application for predicting molten iron temperature in the blast furnace[J]. Engineering Reports. SCI. 四区

5. Liu Zhendong, et al. An improved particle swarm optimization particle filter algorithm based on harmony search[C]. 2020 39th Chinese Control Conference. EI检索.

6. Liu Zhendong, et al. A dual-population evolutionary algorithm with variable constraint guidance for constrained multi-objective optimization problems[J]. Applied Soft Computing, 2025: 114518. SCI一区 TOP

科研课题：

1. 基于Web的电气类专业数字化实验教学平台建设与应用研究，河北省实验教学和教学实验室建设研究项目，主持。

2. 面向高炉多工况绿色低碳运行的复杂约束智能优化算法研究，ok138cn太阳集团博士启动基金项目，主持。

3. 伺服电机驱动的连铸结晶器非正弦振动位移系统跟踪及容错控制研究，国家重点研发计划，参研。

4. 考虑控制约束的伺服电机驱动的连铸结晶器非正弦振动控制系统研究，河北省自然科学基金，参研。

5. 一类含有非匹配扰动的复杂机电系统有限时间抗饱和控制研究，河北省自然科学基金，参研。

6. 暂稳态性能约束下冷带轧机速度张力及压下系统预定时间优化控制，河北省自然科学基金，参研。

7. 板坯热送与识别系统的研发与应用，企业合作项目（唐钢），参研。

8. 连铸无人化浇铸的设计与开发，企业合作项目（唐钢），参研。

9. 森林火灾预防深度学习算法研究，企业合作项目（唐山康成科技有限公司），参研。

主要研究领域：

（1）智能优化算法及复杂约束优化方法。围绕复杂工程系统中多变量、强耦合、非线性和多约束优化问题，开展新型元启发式算法、群智能优化算法及改进策略研究，提高算法在复杂约束条件下的寻优能力、稳定性和工程适用性。

（2）复杂工业过程建模、预测与控制。针对机电装备、能源系统及智能制造过程中的复杂动态问题，开展数据驱动建模、智能预测、优化控制与系统仿真研究，为工程系统状态感知、参数优化和运行决策提供方法支撑。

（3）无人机轨迹规划与可视化仿真。面向低空经济、智慧农业、海洋监测和应急巡检等应用场景，开展无人机三维航迹规划、复杂环境建模、障碍物规避、多约束路径优化及可视化仿真平台开发研究，提升无人机在复杂地形和多任务场景下的自主规划与智能决策能力。

联系方式：

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