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  • 澳门太阳城网站博士研究生凯蒂咸(左)和尼西雷迪(右)上调的天际线小道在雷尼尔山国家公园,华盛顿,这个夏天与朋友,史蒂芬中提琴。他们都花了整个夏天在通过阡昱山联盟的I2P程序亚马逊机器人实习,并在西雅图前往亚马逊总部。

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    图片:·马多克斯summermatter

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  • 她的硕士,博士候选人凯蒂咸工作的设计机器人的四肢,以帮助制造业工人为维持长时间的位置。通过I2P程序,咸进行的项目在亚马逊机器人,以提高机器人处理效率。

    她的硕士,博士候选人凯蒂咸工作的设计机器人的四肢,以帮助制造业工人为维持长时间的位置。通过I2P程序,咸进行的项目在亚马逊机器人,以提高机器人处理效率。

    照片:托尼pulsone

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  • 他与系统技术公司I2P实习期间,大二硕士研究生阿布舍克patkar在洛杉矶度过夏天。

    他与系统技术公司I2P实习期间,大二硕士研究生阿布舍克patkar在洛杉矶度过夏天。

    照片:阿布舍克patkar

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  • 通过I2P计划,研究生和光学工程师萨拉nagelberg工作3M公司在寻求通过了解视觉感知制造业自动化表面光洁度分析的项目。

    通过I2P计划,研究生和光学工程师萨拉nagelberg工作3M公司在寻求通过了解视觉感知制造业自动化表面光洁度分析的项目。

    照片:托尼pulsone

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在行业身临其境的体验

澳门太阳城网站博士研究生凯蒂咸(左)和尼西雷迪(右)上调的天际线小道在雷尼尔山国家公园,华盛顿,这个夏天与朋友,史蒂芬中提琴。他们都花了整个夏天在通过阡昱山联盟的I2P程序亚马逊机器人实习,并在西雅图前往亚马逊总部。

通过阡昱山联盟的行业沉浸课程,研究生的实践经验在众多的产业项目工作。


今年夏天,四个机械工程专业的研究生有机会获得实践经验,在行业工作。通过最近推出 行业沉浸项目计划(公),学生与企业配对,并解决短期的项目任务。在这第一年的计划项目,从各种不同的行业,包括制造业,机器人和航空航天工程来了。

的旗舰计划 阡昱山联盟的I2P程序相匹配的学生与企业和项目,最好在澳门太阳城网站自己的学术经验中适合。项目设计为短期,持续三至六个月。在如建筑方案 工程硕士在先进制造业 而设计 领导全球运营,其中学生和制造业之间的合作培育的I2P程序提供研究生实际经验各个行业。

“对于一些学生来说,这可能是他们在行业工作毕业前第一次的经验,”布赖恩说:w ^。安东尼的I2P程序的程序课程主任。 “具有行业经验为他们提供的知识来帮助做出职业选择,可以通知他们进一步的研究,并提供他们将利用技能的整个职业生涯 - 无论他们最终在学术界或行业的工作。”

在整个项目的过程中,学生被两个在他们正在为公司监事和澳门太阳城网站的机械工程学院学术导师支持。他们还生产自己的经验的报告,并获得学分为他们的产业项目,并在类2.992(专业工业工程浸泡)就读。

“这是伟大的听觉体验刚刚多么富有一直从谁参加今年夏天的同学,”增加了对阡昱山联盟项目经理特里萨WERTH。 “他们不仅花了整个夏天的一个项目,是有关他们自己的研究或论文工作,他们磨练了一些专业发展的软技能。”

参加今年的I2P程序中的四个学生有共同的亮点和外卖店从他们的经验:

萨拉nagelberg - 3M

博士候选人的仿生光子工程研究组与副教授马蒂亚斯kolle工作,SARA nagelberg研究光学工程。通过I2P计划,今年夏天她曾3M公司在寻求通过了解视觉感知制造业自动化表面光洁度分析的项目。

而很多制造涉及自动控制,对家电或汽车表面光洁度自动化质量检测提供了一些技术挑战。 nagelberg 3M公司制作的项目希望定义是什么造就了表面的“好”,然后开发算法,使计算机能够确定的表面光洁度是否是质量好的还是有缺陷的。

“该项目的长期目标是实现自动化表面质量检测,” nagelberg解释。她和她的团队确定了可以用来判断表面的视觉外观参数 - 如颜色,光泽,形状和质地的事情。

“通过这个项目的工作,我学到了各种可用于量化视觉表面光洁度参数的仪器和度量的,”她补充道。

除了3M的一个跨学科的团队获取经验,nagelberg了解计算机视觉,机器学习,以及如何将人类感知涉及到衡量的参数。

凯蒂咸 - 亚马逊机器人

这个夏天是凯蒂咸过渡的一个。已经毕业,她的主人在6月份的程度,咸现在是一个博士生在设备中实现实验室工作与项目主任安东尼。作为一个硕士研究生,咸以前与教授哈里浅田工作在设计机器人的四肢,以帮助制造业工人为维持长时间的位置。

通过I2P程序,咸进行的项目在亚马逊机器人,以提高机器人处理效率。 “在这个项目上的工作是一个伟大的学术经验,”咸说。 “我获得了见解许多方面和机器人技术的复杂性。”

咸也收到了地面真相是什么样子,在一家公司像亚马逊工作。她走访了当地的履行中心,以获得他们的操作更深入的了解,并参观了西雅图出席公司会议。在会上,她和她的同事实习生会见了公司领导和团队其他亚马逊部门。

从她在亚马逊的经验最大的外卖店之一,根据咸,是如何处理的研究项目向前发展。 “我学到了与其他专业人士的工作不仅有价值的信息,也有技巧和方法,要求研究型的工作更加有效的问题,”她补充道。

西尼西雷迪kantareddy - 亚马逊机器人

初中博士生,多西尼西雷迪kantareddy的工作涉及到使用无线射频识别(RFID)标签来检测活动,并收集有关周围环境的数据。那么这些RFID标签可用于物体连接到物联网。

“进入今年夏天,我知道我想就因为我在环境感知的研究兴趣相关的传感器工作的东西,” kantareddy解释。通过I2P程序,kantareddy被分配到一个大约材料识别和在亚马逊机器人在机器人感测项目。

“材料识别机器人应用真的我自己的研究兴趣对齐,”他补充道。而在亚马逊的机器人,他获得了实践经验与传感器,摄像头,和机器人工作。他还建立在实验数据的机器学习模型。

而他的背景是不是在机器人研究,kantareddy迅速了解机器人是如何设计的,哪些部分的挑战是在现场实施和仓库自动化。除了对此进行了深入的技术知识,他也获得了在一个团队工作环境的第一手经验。

“I enjoyed being part of a very resourceful and talented R&D team,” he recalls.  “I hope to take back these real-world insights and technical learnings and put them to practice in my PhD w要么k.”

阿布舍克patkar - 系统科技股份有限公司。

一名大二硕士研究生,阿布舍克patkar飞行控制组中工作主动自适应控制实验室,由高级研究科学家安拉达annaswamy领导。在系统技术公司工作。 (STI)是一个自然的配合。多STI的工作集中在航空航天工程。

他的实习,patkar与阿迪亚kotikalpudi,在STI的高级研究工程师和美国航空航天局的项目名为性能自适应气动弹性机翼的主要研究者匹配。 “我对系统识别和模型参数更新主要就职于一家气动弹性车辆,说:” patkar。

而他的实习是总部设在美国加利福尼亚州洛杉矶,patkar有机会访问明尼苏达大学,见证飞行测试的实际过程。他曾与这些飞行试验所采取的实际数据。 patkar也用于STI软件识别气动弹性模的形状和获得从控制表面传递函数估计来测量的量等中心体俯仰速率。 

“通过这次实习,我能学到很多关于飞机动力学,气动弹性,并在飞机上进行系统识别的过程中,” patkar补充道。他预计在主动自适应控制实验室运用这些知识回到飞行控制小组。


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