2025年11月18日晚上七点，第三百五十七期工程可靠性论坛在电子科技大学清水河校区主楼C1-205如期举行。

        工程可靠性论坛由电子科技大学可靠性工程研究所所长黄洪钟教授创立，现已逐渐发展为我所师生定期汇报成果、交流思想的重要平台。论坛不仅为团队成员获取前沿知识、技术与方法提供了有效渠道，促进其不断完善知识体系、提升专业能力；也在思想碰撞中激发创新思路，助力攻克复杂问题、推动技术进步。此外，成员们借由分享经验与案例，相互启发，进一步强化了团队协作能力。该论坛在提升团队学术氛围、科研水平及内部凝聚力方面发挥了重要作用。

        本次论坛由硕士研究生陈洪富主持，博士研究生任广、李静、郭舒文分别做学术报告。

        在学术报告前，首先由主持人陈洪富向大家分享了流固耦合的概念、研究现状、在流体机械中的典型应用以及常用的研究方法。报告指出，流固耦合是研究流体与变形固体之间相互作用的力学分支，在水轮机、泵、航空航天结构、建筑风致振动等工程中具有重要意义。随着数值方法和计算机技术的发展，流固耦合研究从线性走向非线性、从强度分析拓展到屈曲问题，并采用更先进的混合求解格式。在流体机械领域，例如离心泵和轴流泵中，流固耦合仿真已被用于预测叶片受力、振动特性并与实验对比验证，提升设计可靠性。

        然后，博士研究生任广分享了题为《A Physics-Informed TCN-Transformer Approach to Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings》的报告。汇报介绍了一种融合物理先验信息的深度学习方法，用于滚动轴承的剩余寿命预测。该方法将TCN的长序列建模能力与Transformer的多头自注意力机制结合，构建串联模型以捕捉深层时间依赖关系。同时引入物理一致性损失，使预测过程符合轴承退化的物理规律。通过自适应特征融合模型实现多源特征的加权融合，并在实验中验证了模型的有效性。与多种先进方法对比后，所提方法在预测精度和稳定性方面表现更优。

        接着，博士研究生李静分享了题为《Thermal Modeling and Temperature Estimation of a Motor Controller》的报告。对装备车载驱动器中关键器件(IGBT、LDO、DCDC)及其相关结构(如IGBT外壳、芯片PCB板、散热铜板等)建立三维模型，基于有限元方法完成功率器件电-热多场耦合仿真，并进一步建立关键器件的热阻网络模型，实现对功率器件发热机理的分析和传热路径的数值模拟。对控制驱动器的热特性展开分析，基于有限元方法完成控制驱动器的电-热多场耦合仿真，对控制驱动器进行设计并开展热特性试验，验证热特性模型在关键位置的温度评估的准确度。

        最后，博士研究生郭舒文分享了题为《基于大数据与深度学习技术的机电设备故障诊断研究》的报告。郭舒文首先介绍了大数据驱动下的设备故障预测与健康管理（PHM）技术路线，PHM核心是利用传感器数据与智能算法，对设备的健康状况进行实时或周期性的监测、评估与预测。而后又介绍了数据与模型研究现状及发展以及故障诊断技术关键研究难点与挑战。最后提出基于深度学习的DC/DC电源变换器早期故障诊断，基于mRMR特征选择和WOA算法优化KAN网络的DC/DC早期故障诊断模型，该模型可识别多个组件早期故障，该模型准确率与KAN、CNN-LSTM、CNN和MLP模型相比均更优。

        在每位汇报人完成汇报后，参会老师进行了评议，针对汇报内容提出了宝贵建议。同学们也积极参与互动，师生之间就报告内容展开了深入切磋与交流。老师们对同学们的研究成果给予了充分肯定。

        至此，第357期工程可靠性论坛在热烈的掌声中圆满结束。