报告人：黄洪钟

报告名称：大型复杂装备剩余寿命预测的前沿技术与热点难点问题

报告时间：2021年5月11日下午3:00（星期二）

报告地点：bat365官方网页版B110报告厅

报告人简介：黄洪钟，电子科技大学教授，主持13项国家自然科学基金项目。享受国务院政府特殊津贴专家，万人计划创新领军人才，国家杰出青年科学基金B类获得者，全国百篇优秀博士学位论文获得者，国家教学成果奖第1获奖人，教育部高等学校机械类教学指导委员会委员，国际工程资产管理学会会士（ISEAM Fellow），中央军委装备发展部高性能机电组件技术组专家，国防科工委可靠性专业组专家，空军航空装备可靠性专业组专家，国际学术期刊International Journal of Reliability and Applications主编、国际学术期刊Reliability Engineering & System Safety等编委。获国家、部省级科技进步奖和自然科学奖12项，发表SCI论文268篇，出版著作6部，主编国际学术会议论文集12部。2014年至今，每年入选Elsevier“安全、风险、可靠性与质量”领域中国高被引学者榜单。

报告内容简介：分析影响大型复杂装备剩余寿命预测的主要因素和面临的严峻问题；介绍基于失效物理模型（失效机理/力学）的大型复杂装备剩余寿命预测方法，基于数据驱动的大型复杂装备剩余寿命预测方法，融合失效机理与数据驱动的大型复杂装备剩余寿命预测方法；展望大型复杂装备剩余寿命预测技术的发展方向：不确定性条件下的剩余寿命预测，耦合多失效模式的剩余寿命预测，考虑多部件相互影响的系统级剩余寿命预测，智能化特征提取与剩余寿命预测，机器学习与现有方法相结合的剩余寿命预测，实时、动态、在线剩余寿命预测等；对大型复杂装备剩余寿命预测的研究热点：迁移学习在剩余寿命预测中的应用、基于深度学习方法在剩余寿命预测中的不确定性量化与表征、现场数据驱动的剩余寿命预测方法，以及研究难点：剩余寿命预测精度、剩余寿命预测结果的可信度、小样本多参数退化的剩余寿命预测、大数据背景下的PHM、数字孪生技术在剩余寿命预测中的应用等进行了剖析。