【学术报告】
西北工业大学研究生出国（境）交流项目系列 报告
贾思祥：在加拿大不列颠哥伦比亚大学探索数字孪生与可解释迁移学习在航空发动机故障诊断中的应用
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报告时间
2024年12月27日（周五）晚上7:00
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报告地点
友谊校区航空楼A310
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报告人简介
贾思祥，航空学院2021级博士研究生，师从李永波教授，主要从事航空装备智能运维研究。
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项目概况及报告内容：
受国家建设高水平大学公派研究生项目资助，贾思祥于2023年11月至2024年11月期间，到加拿大不列颠哥伦比亚大学进行了为期12个月的学习/实习，外方导师为加拿大工程研究院院士刘征教授。学习期间，在刘征教授的指导下进行了学习研究，完成了“提升小波引导的层次域自适应网络：一种数字孪生驱动的齿轮箱故障可解释诊断方法”工作。本次报告将介绍该生在加拿大不列颠哥伦比亚大学期间的收获和体会，以及在可解释迁移学习方面取得的成果。
数字孪生是集成多物理领域的数字化模型，包括物理实体的材料特性、工况条件、性能衰减退化规律以及通过实时传感获取的监测数据，然而如何将数字孪生模型转换为可靠的诊断知识补充仍未被有效解决。本研究采用动力学仿真建立航空发动机关键旋转部件的数字孪生模型，获取不同健康状态下能够反映旋转部件动力学系统故障特性的振动数据。通过对诊断模型施加物理约束，强制隐层特征符合先验准则，赋予深度结构和隐层参数以明确的物理意义。从而在确保诊断流程可解释的前提下，充分发挥迁移诊断算法的数据拟合与分布自适应能力。
编辑：史依依
责编：田尧 牛翔
审核：万方义
