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項(xiàng)目經(jīng)歷（案例一）

項(xiàng)目時(shí)間：2014-04到至今

項(xiàng)目名稱：載荷自動(dòng)篩選及連接強(qiáng)度校核通用化軟件 | 項(xiàng)目工具：Windows

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

要求可以自動(dòng)化處理飛行載荷數(shù)據(jù)，可以依據(jù)篩選結(jié)果對(duì)連接強(qiáng)度進(jìn)行校核，可以依據(jù)篩選結(jié)果擬合出加載剪力，同時(shí)要滿足界面友好化，數(shù)據(jù)結(jié)果輸入輸出可溯源。

對(duì)需求進(jìn)行分析，分析涉及對(duì)象、成員變量、成員函數(shù)；基于MFC，單文檔模板、對(duì)話框以及控件實(shí)現(xiàn)上述相關(guān)需求：

a.編寫數(shù)據(jù)文件批處理函數(shù)，批量處理所有數(shù)據(jù)文件，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、數(shù)學(xué)運(yùn)算等操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛行載荷數(shù)據(jù)自動(dòng)篩選以及載荷包絡(luò)數(shù)據(jù)的生成，生成結(jié)果可輸出到excel文檔；b.設(shè)計(jì)相關(guān)對(duì)話框界面，可進(jìn)行連接件參數(shù)的輸入，并依據(jù)上述生成的載荷包絡(luò)對(duì)連接件強(qiáng)度進(jìn)行校核設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)結(jié)果可實(shí)時(shí)輸出；c.設(shè)計(jì)相關(guān)擬合算法，對(duì)彎矩包絡(luò)進(jìn)行擬合給出擬合結(jié)果，供試驗(yàn)使用；d實(shí)現(xiàn)符號(hào)函數(shù)計(jì)算功能，對(duì)符號(hào)函數(shù)可進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算。

我的職責(zé)

獨(dú)立完成軟件的設(shè)計(jì)開發(fā)

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例二）

項(xiàng)目時(shí)間：2016-04到至今

項(xiàng)目名稱：MTBF提升專項(xiàng)

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

該項(xiàng)目的主要目的是通過軟件優(yōu)化和硬件技術(shù)改造，降低機(jī)組故障率，提高機(jī)組平均無故障時(shí)間，并將項(xiàng)目成果在所有產(chǎn)品中推廣應(yīng)用。

我的職責(zé)

1、完成與控制策略相關(guān)的各類故障分析，完成根因分析報(bào)告，優(yōu)化控制程序，降低現(xiàn)場故障率。

2 、為機(jī)組故障提供儲(chǔ)備解決方案，完成現(xiàn)場適用性評(píng)估；開發(fā)新算法，完成技術(shù)文檔沉淀，并將相應(yīng)技術(shù)轉(zhuǎn)化為專利。

3、針對(duì)占比較高的故障，調(diào)查故障詳細(xì)情況，為故障分析、技術(shù)攻關(guān)提供參考資料。

4、跟蹤控制策略優(yōu)化后機(jī)組運(yùn)行情況，完成評(píng)估報(bào)告。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例三）

項(xiàng)目時(shí)間：2012-06到至今

項(xiàng)目名稱：DFRobot 4W平臺(tái)驅(qū)動(dòng)開發(fā)項(xiàng)目 | 項(xiàng)目工具：Windows 操作系統(tǒng)

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

完成機(jī)器人底層平臺(tái)的搭建，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑控制，為上層平臺(tái)采集環(huán)境數(shù)據(jù)服務(wù)

我的職責(zé)

1、讀取機(jī)器人電機(jī)編碼器數(shù)據(jù)，基于編碼器數(shù)據(jù)在上位機(jī)PC 端實(shí)時(shí)繪制航位推算軌跡。

2、從上位機(jī)PC 端下發(fā)指令實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人底盤運(yùn)動(dòng)的精確控制，實(shí)現(xiàn)電機(jī)PID 控制算法。

3、通信規(guī)約解析實(shí)現(xiàn)及完整的Ardunio 控制板程序設(shè)計(jì)，驅(qū)動(dòng)代碼整體加入ROS。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例四）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-09到至今

項(xiàng)目名稱：電力竊漏電用戶自動(dòng)識(shí)別

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

基于某企業(yè)大用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，進(jìn)行了原始數(shù)據(jù)抽取，數(shù)據(jù)探索分析，數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)變換、構(gòu)建專家樣本以及模型構(gòu)建），基于Scikit-Learn利用訓(xùn)練樣本構(gòu)建CART決策樹模型，并通過測(cè)試樣本，計(jì)算混淆矩陣，結(jié)果表明，正常用戶被誤判的概率為7.5%，竊電用戶被誤判的概率為5.1%，并基于ROC曲線對(duì)模型進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

我的職責(zé)

主要方案設(shè)計(jì)者，實(shí)施者