郑博成个人照片

机械工程 · 数据驱动问题解决

你好,我是郑博成

我是重庆大学机械设计制造及其自动化专业学生(全英授课方向),具备医疗器材与物流装备研发经验, 擅长通过数据分析与工程方法解决复杂问题。

我关注从设计、试验到落地的完整工程闭环,目标是在智能制造与医疗工程交叉领域持续创造可量化价值。

  • 教育背景:重庆大学本科在读(2022.09 - 至今)
  • 学业表现:GPA 3.63/4.0,专业排名第 8
  • 领域方向:医疗器材研发 + 物流自动化装备设计

实习经历(Co-op Experience)

强生(苏州)医疗器材有限公司 · 骨科研发部(DPS)研发实习生(2025.01 - 2025.08)

我负责

  • 颅颌面(CMF)个性化颅骨板项目中定型模具抗形变工艺优化模块。
  • 独立完成数据采集(蓝光扫描、万能试验机)与 Python 建模验证。

我做了什么

  • 执行 OQ 下限复现和多组对照实验,定位热处理软化导致形变的根因。
  • 设计四因子三水平正交试验,结合极差分析和随机森林筛选关键参数。
  • 采用 BBD 响应面法(15 组)拟合二次模型,并参与 CRCN 变更评审推动标准化落地。

结果指标

  • 参数空间压缩约 70%,实验效率显著提升。
  • 将形变量控制在 0.02mm 以内,达标率提升至 98%。
  • 输出可重复、可审查、可落地的标准化工艺方案。

强生实习照片

江苏冠超物流科技有限公司 · 非标自动化机械设计工程师实习生(2024.05 - 2024.08)

我负责

  • 凸轮顶升移载设备的机械结构设计与整机配合。
  • 衍架式物流机器人项目中夹具模块的设计、调试与验证。

我做了什么

  • 独立完成 3D 结构设计并输出全套 2D 工程图,优化关键受力结构。
  • 完成夹具有限元仿真,验证 50kg 负载条件下形变量满足设计要求。
  • 开发码垛时间计算程序,按货物规格自动生成最优码垛路径。

结果指标

  • 设备负载能力提升 15%。
  • 夹具在 50kg 负载下形变量达标,提升方案可靠性。
  • 单托盘码垛效率提升 20%,方案获技术部认可。

实习项目图片

科研项目与领导力(Projects & Involvement)

基于神经网络的人体步态识别与外骨骼运动状态预测研究(2023.09 - 2025.06)

  • 项目目标为开发医用步行外骨骼机器人,助力下肢运动障碍人群恢复行走能力(SRTP 良好结项)。
  • 参与步态识别神经网络搭建与调试,完成 1000+ 组步态数据标注清洗。
  • 训练模型步态识别准确率达到 92%,显著提升识别稳定性。
  • 负责运动状态预测模块降噪优化,引入小波变换方法,使传感器噪声降低约 30%。

荣誉与证书

  • 2025年 “实习之星” 一等奖(第一名)
  • 2024年 “实习之星” 一等奖(第一名)
  • 2024年 “挑战杯” 校级银奖(技术组长)
  • 美国数学建模大赛 H 奖
  • 2025年 校级三好学生
  • 2023年 校级优秀学生
  • 院级优异生
  • 乙等奖学金 2 次
  • 丙等奖学金 5 次
  • 大学英语六级(CET-6)
  • 大学英语四级(CET-4)

专业技能与优势(Skills & Strengths)

工程设计工具

熟练使用 UG、SolidWorks、AutoCAD 完成机械结构设计、3D 建模与工程图输出;掌握 Ansys 有限元仿真分析。

数据驱动优化

熟练使用 MATLAB、Python、Minitab 进行实验设计与统计建模;可独立构建机器学习模型进行工艺参数优化。

专业素养与软实力

掌握机械设计原理、材料热处理工艺、正交试验与响应面法;具备全英文技术资料读写能力和六西格玛质量管理意识。

核心课程基础

控制系统、液压传动、工程材料、传热学、工程概率、机械设计、材料力学、固体力学、热力学、电工电子学、C++ 编程等。

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