2023年3月25日14：30，第二百九十八期工程可靠性论坛于电子科技大学主楼C1-205举行。

        工程可靠性论坛由电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心主任黄洪钟教授创立，论坛长期以来的定期召开不仅提高了研究中心团队师生的学术水平，还为提高团队的文化素养、学术水平、科研能力以及增强团队凝聚力做出了积极贡献。可靠性工程论坛现已成为研究中心师生定期展示科研成果与学术交流的重要平台。

       本次论坛由硕士研究生卢远主持，学术汇报人有Nawaz Ali（王力）、Amrit Dahal(董亮）、Smaran Khanal（夏冉）、Fariss imane（孟婷）。

        在报告开始前，首先由主持人卢远同学向大家分享了贝叶斯理论有关内容。主要内容包括贝叶斯理论发展历程与定义、贝叶斯公式与贝叶斯公式在可靠性领域中的应用以及贝叶斯公式其他方面的应用。

        接着，由博士研究生Nawaz Ali（王力）作了题为《Reliability Analysis by using Neural Network for Monitoring Remaining useful life of Wind Turbine Bearing》报告。报告先陈述了风力发电机现在存在的问题，指出风力发电机轴承是故障频发的部件，随后王力归纳总结了诸如运行条件、环境等风力发电机故障模式的影响因素，并强调预测和健康管理（PHM）中剩余寿命预测（RUL）的重要性。之后王力介绍了几种剩余寿命预测的方法，并着重关注基于数据驱动模型的方法，在介绍了方法的实施流程和评估手段后，王力给出了一个实例作为方法的应用讲解。在实例中，王力收集振动信号数据，用其训练神经网络以完成剩余寿命预测。最后王力表示未来将关注权重在模型训练中的影响。

        随后，博士研究生Amrit Dahal (董亮)作了题为《A Deep learning-Based Remaining Useful Life (RUL) Prediction approach for Bearings》报告。董亮首先介绍了剩余寿命预测当前的研究背景，然后指出轴承是故障最多的部件，接下来董亮介绍了剩余寿命的预测方法和方法实施过程，分享了几种不同的神经网络算法和改进方法。最后基于一个实例总结了这些方法的实用性。

        接着的是博士研究生Smaran Khnanal（夏冉），夏冉作了题为《RUL Prediction of Bearing Using Deep Learning Models》报告。夏冉首先介绍了预测与健康管理（PHM）和基于状态的维护（CBM）的概念，然后指出了剩余寿命预测的重要性。随后夏冉结合轴承的情况，引入并分享了几种深度学习中常用的神经网络算法，包括MLP、CNN、和RNN算法模型。最后夏冉做出总结和展望，表示数据驱动技术可以更有效地进行RUL。

        最后，Fariss Imane（孟婷）作了题为《Reliability analysis of floating offshore wind turbine FOWTs》报告。孟婷首先回顾了海上浮式风力发电机的研究背景和现状，分析了风力发电机的结构，然后介绍了贝叶斯网络模型，并建立风力发电机的贝叶斯网络模型。随后孟婷以一个实例讲解了基于贝叶斯网络模型的可靠性分析方法，指出目前存在的挑战有数据不充足、依赖专家意见、系统复杂性和各种影响因素（例如天气），最后做了总结。

        在汇报人做完汇报后，可靠性与安全性研究中心主任黄洪钟教授对会议提出了宝贵意见，指出了需要改进的地方，同学们踊跃提问，师生之间相互探讨，对报告内容给予了肯定，大家听完后受益匪浅，至此，第二百九十八期工程可靠性论坛在热烈的掌声中圆满结束。