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“创源”大讲堂研究生学术讲座
数字孪生驱动的传动系统性能评估与健康管理研究
讲座时间：2024年11月7日(星期四) 10：30
讲座地点：九里校区机械馆2530
主讲人：冯珂 教授
西安交通大学 国家级青年人才 玛丽居里学者 全球前2%顶尖科学家
主讲人简介：
冯珂，国家级青年人才，玛丽居里学者，全球前2%顶尖科学家。本硕毕业于电子科技大学，博士毕业于新南威尔士大学。博士毕业后，工作于英属哥伦比亚大学、新加坡国立大学、帝国理工等高校。主要从事基础设施以及旋转设备状态监测、数字孪生、信号处理、动力学、磨损疲劳分析等研究工作。研究成果应用于直升机、航空发动机、重载列车、风力发电等航空航天、轨道交通及新能源领域。
2023年被皇家物理协会会刊评定为Emerging leader。目前担任10余个领域内权威期刊副主编、编委以及客座编委，例如IEEE Transactions on Industrial Informatics、InformationFusion、Journal of Intelligent Manufacturing、Structural Health Monitoring、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Mechanical Systems and Signal Processing、Engineering Applications of Artificial Intelligence等。受邀担任多个国际会议分会主席；于多个国际会议上受邀做大会及专题报告。研究成果发表于IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Information Fusion、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Internet of Things Journal、Mechanical Systems and Signal Processing，以及本领域其他顶级期刊，例如Tribology International、International Journal of Fatigue、Wear、Ocean Engineering，其中ESI热点论文8篇， ESI高被引论文14篇。荣获“中国航空学会科学技术奖二等奖”。
讲座内容简介：
近年来，数字孪生技术(DT)因其独特的优势引起了工业界与学术界的广泛关注。然而，由于齿轮箱复杂精密的结构，以及复杂多变的工作运行环境，致使基于数字孪生技术的齿轮磨损监测与性能评估的相关研究较为缺乏。此外，现有的数字孪生方法存在着无法精确表征齿轮箱详细接触状态以及退化进程的局限，但是这些详细的退化状态信息对于齿轮磨损监测和健康管理具有重要价值。为此，本报告将介绍一种系统化且实用的用于齿轮磨损监测和齿轮传动系统健康管理的数字孪生技术，包括基于实测数据的数字孪生模型搭建、孪生模型与实际物理测量的实时交互以及齿轮磨损进展下的齿轮箱剩余寿命(RUL)预测。
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