课程代码：U14M81154

课程名称：大型工业软件综合项目实践

面向对象：全校本科生

选课方式：直选选课

上课时间：以教务系统公布具体课表为准

上课形式：在线教学

学分/学时：80学时/5学分

本课程负责人为张仕进，西北工业大学软件学院教授、博士生导师，国家QR计划特聘专家、陕西省领军人才，西北工业大学-中航工业集团“多轴数控加工刀轨生成与仿真联合技术中心”（唯一工业软件方向）副主任，苏州市空天工业软件与数据科学实验室主任，中国仿真学会机器人仿真委员会副主任，西北工业大学工业AI赋能高精度智造科技创新中心主任。先后主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（课题）、国家重点研发计划（课题）、国家自然科学基金面上项目等多个国家级重大项目；在国内外核心期刊发表论文近40篇；国际授权发明专利3项、中国授权发明专利30余项、软著10余项，获中国侨界贡献奖、上海市技术发明奖、上海市优秀发明奖、苏州优秀教师等。

图1 张仕进教授个人照片

课程团队包括吴逾强助理教授及陈明博士后。吴逾强，西北工业大学软件学院助理教授，工学博士，硕士生导师。西工大-中航工业“多轴数控加工刀轨生成与仿真”联合技术中心副主任，攻关中国屡屡被卡脖子的五轴联动刀轨生成算法。在国内外 SCI 期刊上发表了十余篇论文，主持省部级项目2项，作为骨干参与了科技创新 2030-“新一代人工智能”重大项目（课题）、国家重点研发计划（课题）、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等项目。

陈明，西北工业大学软件学院博士后，主要研究方向为机理与数据耦合驱动的加工工艺优化，在水射流加工机理建模、数据驱动工艺优化等方面积累了多年研究经验。以第一作者/通讯作者发表SCI论文8篇、EI论文5篇，申请发明专利7项、授权发明专利5项。

智能装备与工业软件实验室团队定位于高端智能装备与工业软件相关领域的应用基础研究，面向国民经济发展与科技发展的战略目标和国家重大需求，坚持以问题和需求为导向，致力解决工业关键软件的“卡脖子”问题。团队由张仕进教授领衔，目前有十余名工业软件方向工程师及三十余名在读硕博研究生。团队主要研究方向包括工业系统架构设计、领域知识表征方法、模型与数据耦合驱动的工业智能、智能装备与机器人（设计、优化、规划及制造）工业软件开发等。经过前期努力，实验室研究团队不仅在柔性刀具控制技术方面取得突破性成果，而且研发了中国第一套五轴联动智能水刀加工中心并成功实现了产业化。

本课程实践环节教学团队由来自中软国际的资深工业软件工程师组成，团队成员均拥有10年以上工业软件研发与教学经验，是工业软件领域实战经验丰富的专家团队。

团队核心优势在于（1）具备工业软件实战经验：团队成员曾参与多个大型工业软件项目开发，包括航空、汽车、机械等高端制造领域的工业软件系统，对工业软件核心架构和关键技术有深入理解。2）教学资源丰富：团队已开发20余门工业软件相关课程。3）行业影响力：团队成员担任各类创新创业大赛导师，对工业软件人才培养有独到见解。4）实践教学能力：团队已实施多场工业软件培训活动，擅长将工业软件开发的理论知识与实践技能相结合，通过真实工业场景案例进行教学，帮助学生快速掌握工业软件开发的核心能力。

团队教学以真实工业软件项目为载体，将工业知识与软件开发能力融合，采用"理论-实践-创新"三位一体教学模式，注重培养学生的工程实践能力，依托中软国际资源，引入前沿工业软件技术与开发框架，通过ISPP工业软件平台开发实践，帮助学生掌握工业软件开发全流程。

中软国际工业软件实践教学团队将为本课程提供最前沿的工业软件开发实践指导，确保学生在学习过程中能够接触到真实的工业软件开发环境与项目，为未来在高端制造领域的职业发展奠定坚实基础。

本课程旨在让学生在掌握大型工业软件的基本原理、功能和操作方法的基础上，学习大型工业软件的开发理论及方法，进一步学习用代码描述、模拟、编辑工业对象，实现用数字空间映射物理空间、驱动物理空间、优化物理空间，培养学生运用工业软件解决实际工程问题的能力。课程以MBSE理论体系为基础，基于开源几何库 OCC，搭建 ISPP 基础平台；在此基础上，学习主流 CAD/CAM软件的业务逻辑和实现方法，掌握二维绘图、三维建模、运动仿真等功能；进一步学习 OCC 几何库开源代码，通过修改、编写代码掌握用代码刻画物理世界的理论与方法。通过实际案例进行产品的造型设计、图形可视化、运动仿真的讲解及实践。课程通过实际的工程案例，引导学生运用所学知识进行分析和解决问题，提升学生的工程实践技能和创新能力，为学生将来从事工业软件开发奠定基础。

本课程以"理论+实践"双轮驱动模式展开，包含8个核心知识单元和5个实践项目：

①理论教学内容：

工业复杂系统与系统化思维

复杂系统架构设计与分析

基于模型的系统工程（MBSE）与系统方法

系统建模语言（SysML）与工业软件建模

工业软件与模型的逻辑关系

物理/模型空间映射与表达技术

ISPP工业软件平台开发

复杂曲面设计与工业应用

②实践项目内容：

CAD二维设计功能实践（6学时）：运用OpenCASCADE实现直线、圆弧、多段线、多边形、螺旋线等二维几何图形绘制

机器人关节三维零部件设计实践（8学时）：基于OpenCASCADE实现机器人关节部件的三维建模，掌握尺寸驱动与几何约束

基于MBSE的ISPP平台软件设计（8学时）：使用SysML进行系统建模，定义系统架构、功能模块的逻辑关系与接口

工业模型数字化设计ISPP平台搭建（14学时）：基于OCC几何引擎开发ISPP平台功能模块，实现布尔运算、圆角、倒角、移动、旋转等数字化设计功能

基于ISPP 3D平台的机器人运动控制仿真实践（12学时）：实现机械臂模型导入与配置、前向运动学计算、运动控制与动画仿真。

1.课程背景与意义

在工业4.0和智能制造快速发展的时代背景下，工业软件作为"工业大脑"，已成为推动制造业转型升级的关键支撑。然而，当前工业软件人才培养面临重大挑战：工业知识与软件开发能力难以统一，导致学生在工业软件使用和开发方面存在明显断层。

本课程正是为解决这一教学难题而设置，旨在培养"既懂工业、又精软件"的复合型人才。课程以MBSE（基于模型的系统工程）理论体系为基础，基于开源几何库OCC，搭建ISPP基础平台，使学生能够真正理解工业软件的核心原理与开发方法，实现用数字空间映射物理空间、驱动物理空间、优化物理空间的目标。

通过本课程学习，学生将掌握工业软件开发的核心能力，为未来在航空、汽车、机械等高端制造领域从事工业软件研发奠定坚实基础，助力我国工业软件"卡脖子"技术的突破。

本课程的开设具有重要的行业价值和教育意义：

①我国工业软件市场巨大但自给率低，核心工业软件90%以上依赖进口。本课程培养的复合型人才将直接服务于国家工业软件战略需求，助力国产工业软件的崛起。

②打破传统教学中"重软件、轻工业"或"重工业、轻软件"的割裂状态，为国内高校工业软件人才培养提供创新模式。

③课程所培养的学生在工业软件企业（如中望软件、华天软件等）及大型制造企业（如中国商飞、中国航发、三一重工等）具有明显竞争优势，就业前景广阔。

④通过ISPP平台开发与实践，学生将有机会参与真实的工业软件项目，为后续的创新研究和创业奠定基础。

2. 课程定位与目标特色

国内首套系统性培养工业软件开发人才的实践课程，以MBSE理论为基础，基于开源几何库OCC，搭建ISPP平台，实现"理论-实践-创新"三位一体培养模式。课程实践环节中软国际工业软件实践教学团队将为本课程提供最前沿的工业软件开发实践指导，确保学生在学习过程中能够接触到真实的工业软件开发环境与项目，为未来在高端制造领域的职业发展奠定坚实基础。

①学科交叉性

课程聚焦软件与工业的深度融合，强调物理实体建模、数字化设计、人工智能等跨学科知识的整合，旨在培养学生解决复杂工业问题的系统性思维。

②实践导向性

通过OpenCASCADE几何引擎开发实践（OCC七大模块、ISPP平台功能开发），强化学生从代码维度理解工业软件开发的能力，学生通过编写代码完成几何建模、机器人配置等功能，快速掌握工业软件开发的核心流程。

③技术前沿性

结合人工智能、大数据、生成式智能等新兴技术，探索工业软件在智能化时代的变革需求，提升学生应对未来技术挑战的能力。

2. 教学内容特色

①理论+实践并行

理论模块：覆盖参数化建模（Bézier/B样条曲线）、模型变换理论、图形坐标系统等基础理论。

实践模块：基于ISPP平台完成功能开发（如二维&三维基础几何图元建模、数据交换），并延伸至数字化设计工业软件开发与加工仿真。

通过ISPP平台的上机实践（如图2所示），学生可直接应用理论知识解决复杂工业问题。

图2 基于OCC引擎自主开发的ISPP平台二维几何建模功能效果演示

②融入课程思政元素的国产工业软件视角：

结合中国工业软件“卡脖子”技术问题，强调自主可控技术的重要性，激发学生投身国产工业软件研发的使命感。同时，从社会责任意识角度结合工业软件对制造业升级的影响，引导学生关注技术伦理与可持续发展。

通过介绍团队自主研发的三维CAM软件（已获中、美、欧专利授权）及其在行业龙头企业落地应用场景（如图3所示），体现国产工业软件研发的现实价值。

图3 团队自主研发的Softedge 3D软件在德龙激光股份有限公司的软件应用实例

3. 技术工具与资源特色

使用OpenCASCADE（OCC）几何引擎作为核心实践平台，基于OCC几何库（如图4所示）和VS/QT开发环境，提供完整的工业软件开发实践场景（如图5所示），使学生掌握工业软件开发中主流几何建模库的使用方法。

图4 OCC几何库的教学案例

图5 基于ISPP平台的工业机器人加工场景动画仿真

4. 培养成果

通过本课程学习，学生将获得以下核心能力与成果：

①工业认知能力：深入理解工业生产流程、工艺业务逻辑和工业领域标准，精准把握工业场景中的实际需求与痛点。

②软件开发能力：掌握OpenCASCADE几何引擎核心功能与OCC API调用，熟练使用C++、Qt进行工业软件开发，具备工业软件系统架构设计能力。

③工程实践能力：独立完成从二维绘图到三维建模的全过程，实现工业模型数字化设计与机器人运动控制仿真，通过ISPP平台完成工业软件原型开发。

课程代码：U14M11152 

课程名称：信号与线性系统 II（Signals and Linear Systems II） 

面向对象：全校本科生

选课方式：直选选课

上课时间：以教务系统公布具体课表为准

上课形式：线下教学

学分/学时：2学分/ 32学时

本课程由软件学院汪彦婷教师团队承担教学。汪彦婷，西北工业大学软件学院助理教授、硕士生导师，长期从事信号处理与系统建模及其在工程与人工智能中的应用研究，在理论教学与工程实践融合方面具有丰富经验。课程主讲教师主持3项省部级及校级教学改革项目，均优秀结题；并连续两年获得优秀教学研究奖，以及研究生教学成果奖二等奖（1/3）、特等奖（5/10）等多项教学成果，教学质量与育人成效突出。

你是否好奇：手机里的语音识别是如何实现的？数字信号为什么必须“采样”？采样频率选错会发生什么？AI模型中的递归结构，和传统系统理论有什么内在联系？《信号与线性系统Ⅱ》正是回答这些问题的关键课程。

本课程以离散时间信号与系统为核心，系统讲解数字世界中信号的表示、分析与处理方法，内容包括：

1）抽样与抽样定理：理解“信息为什么会丢、怎样不丢”；

2）离散时间系统的时域分析：看清系统如何“对输入作出响应”；

3）Z变换与系统分析：将离散时间系统从时域转换到 z 域，简化系统响应求解与稳定性分析；

4）状态变量分析法：利用状态方程，分析系统的动态行为与状态演化过程。

课程注重理论的系统性与严谨性，并配套上机实验，帮助你把抽象公式真正“跑起来”。

通过学习本课程，你将：

1）掌握数字信号与系统分析的核心方法论；

2）建立从数学模型到工程实现的完整思维链条；

3）为数字信号处理、机器学习、智能系统等后续课程打下坚实基础；

4）真正理解：“传统理论”依然是AI时代的底座能力。

这是一门兼具理论深度与工程价值的专业选修课，强调“讲清原理 + 做得出来 + 知道有什么用”，助力你同步提升工程理解力与技术视野。

课程代码：U14M81151

课程名称：智能媒体计算综合项目实践

面向对象：全校本科生（以软件工程专业

为主）

选课方式：直选选课

上课时间：以教务系统公布具体课表为准

上课形式：线下教学

学分/学时： 5学分/80学时

翟书颖，西北工业大学软件学院教师，陕西省一流本科课程负责人，校级教学名师，师德标兵，校级优秀教师，校级最满意教师，西安市高新区创业导师。获陕西省教学成果二等奖1项，校级教学成果一等奖1项、二等奖1项。主持省级科研项目1项，主持校级重点科研项目3项，发表核心论文10余篇，出版教材2部。

高利鹏，工学博士，硕士生导师。主讲“软件测试”“虚拟现实与计算机可视化”等课程，多次获优秀本科毕业设计指导教师。主要研究兴趣为遥感智能解译、缺陷智能检测、时空数据分析及多源数据融合等。

近年来主持国家自然科学基金项目1项，省部级基金项目2项，重点实验室开放基金项目2项，参与国家自然科学重点基金项目、国家科技支撑项目等多项。在国内外学术刊物和会议上发表学术论文40余篇（ESI高被引论文1篇），出版专著1部，申请和授权国家发明专利及软件著作权14项，荣获国家测绘科技进步特等奖、湖南省测绘地理信息行业青年创新成果二等奖、西北工业大学教学成果特等奖、国际城市信息学大会最佳论文等奖项。

张海林，中软国际教育科技集团高级讲师，高级系统分析师，17年大型件开发及项目管理经验，熟悉项目管理、系统架构设计分析，精通企业应用架构设计、项目管理。擅长SWOT分析法、TTT系列培训课程。有15年以上培训经验，讲究从实战出发，熟悉项目管理、架构设计分析。

为什么要开设这门课？

在人工智能、虚拟现实、数字创意产业飞速发展的今天，智能媒体计算已成为连接技术、艺术与创新的核心领域。本课程旨在培养具备“技术+艺术+工程”综合能力的复合型人才，帮助学生掌握从图像处理到三维重建、从深度学习到生成式AI的全链路技能，应对未来数字内容创作、计算机视觉、游戏与VR/AR等方向的技术挑战。

课程设置的意义

1.紧跟技术前沿：课程涵盖NeRF、    3D Gaussian Splatting、Stable Diffusion、ControlNet等当前研究热点与工业应用技术，让学生同步接触行业前沿动态。

2.强化工程实践：采用“理论－实验－项目”一体化教学模式，锻炼学生动手能力与系统构建能力。

3.融合跨学科知识：贯通数字图像处理、计算机图形学与人工智能，培养学生解决复杂媒体计算问题的综合思维与跨界整合能力。

4.呼应国家战略需求：结合“科技自立自强”与“工匠精神”的思政融入，引导学生关注国产化技术生态与伦理责任。

课程核心内容

你将收获的成果

1.掌握OpenCV、PyTorch、WebGL等主流开发工具链；

2.完成4个实战项目，覆盖“图像增强→AI生成→三维重建→系统集成”；

3.具备独立开发智能媒体应用原型的能力；

4.获得项目作品集，为升学深造、学科竞赛与求职就业提供核心竞争力；

5.理解技术伦理与社会责任，树立正确的技术价值观。

课程影响力与未来方向

修读本课程后，你将具备进入以下热门领域的竞争力：

1.虚拟现实/增强现实（VR/AR）开发

2.计算机视觉算法工程师

3.游戏引擎与图形渲染开发

4.AIGC内容生成与工具开发

5.数字媒体艺术与创意科技

适合谁选？

1.对人工智能、计算机视觉、图形学感兴趣的同学，渴望探索技术应用边界的同学；

2.希望希望突破理论局限，提升工程实践与项目开发能力的同学；

3.有志于进入互联网大厂、头部游戏公司、AI实验室等优质平台的同学；

4.热爱动手实现，喜欢用技术实现酷炫媒体应用的技术创意者。

加入我们，用代码创造视觉未来！

如果你渴望不止于理论，想要亲手实现从图像处理到三维重建的完整项目；

如果你希望在学习中接触最前沿的AIGC与神经渲染技术；

如果你期待在团队协作中打造属于自己的智能媒体作品——那么，《智能媒体计算综合项目实践》正是为你设计的课程！