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学术报告
严如强教授学术报告会
作者:发布时间:2019-01-14

题目:人工智能驱动的航空发动机故障诊断与性能退化预测

时间:2020年1月14日 9:00

地点:机械与动力工程学院 F310会议室

报告人:严如强 教授(西安交通大学)

邀请人:何清波 教授(振动、冲击、噪声研究所

 

报告人简介

严如强教授,西安交通大学教授、博士生导师、高端装备研究院国际机械中心执行主任,2007年5月毕业于美国马萨诸塞大学阿默斯特分校 (University of Massachusetts, Amherst) 机械与工业工程系,获机械工程专业博士学位。2019年国家百千万人才工程入选者,美国机械工程师学会会士 (ASME Fellow), 获美国、墨西哥、中国等发明专利授权20余项,牵头制定IEEE国际标准1项,发表SCI期刊论文90余篇,SCI引用超3000次,单篇最高SCI他引500余次,撰写和主编出版英文专著各1部。目前担任IEEE仪器与测量学会副主席,是该学会11人执委会中唯一中国学者,并担任国际期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》副主编。

 

报告摘要

以深度学习为代表的新一代人工智能技术在特征挖掘、知识学习与智能程度等方面所表现出的显著优势,为有效的机电系统诊断与预测提供了新途径。本报告在介绍人工神经网络发展历史的基础上,引出深度学习的概念及特征,随后介绍几种典型的深度网络模型,特别是课题组最新构造的小波核深度网络模型,在航空发动机故障诊断与性能退化预测中的应用,最后给出了深度学习在今后的发展趋势。

 

 

 

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