张啸尘（1985.12-），男，中共党员，工学博士/博士后，副教授，硕士生导师。
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办公电话：024-24694222
********教育经历********
学士：辽宁科技大学资源与土木工程学院土木工程专业
硕士：东北大学信息科学与工程学院计算机应用技术专业
博士：东北大学机械工程与自动化学院机械设计及理论专业
********研究方向********
1. 基于大数据技术、人工智能技术的机械装备故障诊断与寿命预测研究
2. 全陶瓷球轴承结构强度、疲劳寿命与系统可靠性研究
3. 基于人工智能的工业图像智能识别研究
4. 机械装备概率故障分析与断裂失效机理研究
********个人简历********
现为中国机械工程学会高级会员、中国机械工程学会生产工程分会副秘书长、中国机械工程学会可靠性工程分会理事、辽宁省振动学会理事、葫芦岛市委市政府决策咨询委员会顾问等。作为项目负责人主持国家自然科学基金项目、教育部重点实验室开放项目、辽宁省自然科学基金项目、辽宁省教育厅基金项目及多项企业横向项目。参与国家级省部级项目及横向课题18项。《Engineering Fracture Mechanics》、《Composite Structures》、《Scanning》、《金属学报》、《航空学报》、《失效分析与预防》等SCI、EI期刊审稿专家。近5年以第一作者或通讯作者在Engineering Fracture Mechanics，Composite Structures，Materials Research Express，Scanning，Shock and Vibration，International Journal of Aeronautical and Space Sciences，金属学报，航空学报，Transactions of Tianjin University等期刊上发表论文10余篇，出版专著1部，国家发明专利4项，软件著作权7项。
********主要科研项目********
主持项目：
1. 国家自然科学基金项目，基于深度学习的裂纹扩展历程智能追溯原理与方法研究，2021.01至2023.12，主持；
2. 教育部重点实验室开放项目，航空发动机轴承结构微尺度裂纹扩展行为重建方法研究，2021.01至2022.12，主持；
3. 湖南云箭集团有限公司横向项目，配重弹疲劳寿命计算技术服务，2019.10至2020.10，主持；
4. 辽宁省教育厅高等学校服务地方项目，数据驱动基于深度学习的裂纹智能表征理论与方法研究，2019.07至2021.06，主持；
5. 辽宁省科技厅自然科学基金计划项目，面向高速列车结构安全服役的损伤断裂机理与概率寿命预测模型研究，2018.09至2020.08，主持；
6. 东北大学横向项目，国产铝合金型材断裂韧性及裂纹扩展速率测试，2017.11至2018.12，主持。
参加科研项目：
1. 国家自然科学基金委员会，面上项目，面向极端温度环境的全陶瓷球轴承服役行为与性能调控研究，2020.01至2023.12，参加成员；
2. 辽宁省科技厅，自然科学基金计划项目，基于损伤检测的新型纤维金属层板疲劳性能强化机理及寿命预测研究，2019.07至2021.06，参加成员；
3. 国家自然科学基金委员会，科技活动项目，第17届国际清洁能源学术会议，2019.05至2019.08，主要参加成员；
4. 沈阳市科学技术协会，科技计划攻关项目，沈阳市智能装备制造产业技术发展研究，2019.01至2019.12，主要参加成员；
5. 辽宁省科技厅，自然科学基金计划项目，视觉测量机器人的相机智能规划方法研究，2018.09至2020.08，主要参加成员；
6. 中国中车集团有限公司，横向项目，腐蚀环境下高速列车枕梁剩余寿命仿真及试验评估，2017.06至2019.05，主要参加成员；
7. 国家自然科学基金委员会，重点项目，航空发动机结构可靠性多元建模及仿真理论与方法研究，2014.01至2018.12，参加成员；
8. 国家自然科学基金委员会，面上项目，多元扩展式可靠性建模方法及强度退化统计规律研究，2012.01至2015.12，参加成员。
********第一作者或通讯作者发表的代表性论著及研究成果********
1. Analysis and prediction on total fatigue life problems of fiber reinforced metal laminates under two-stage loading，Composite Structures.（Top期刊，SCI）
2. The effects of pre-cyclic stress on fracture properties and fatigue crack propagation life of 7N01 aluminum alloy，Engineering Fracture Mechanics.（SCI)
3. Available Relevant Study on Stress Analysis and Static Strength Prediction of Fiber Metal Laminates，Scanning.（SCI)
4. Early Fault Detection Method of Rolling Bearing Based on MCNN and GRU Network with an Attention Mechanism，Shock and Vibration.（SCI)
5. Research on initial fault prediction method of rolling bearing based on DCAE-TCN Transfer Learning，Shock and Vibration.（SCI)
6. Analysis and Research on Solution Method of Metal Layer Stress in Fiber Metal Laminates，Materials Research Express.（SCI)
7. The damage criterion affecting life prediction of fiber-reinforced Al–Li alloy laminates under spectrum loading，International Journal of Aeronautical and Space Sciences. (SCI)
8. 预循环应力对高速列车关键结构用铝合金材料疲劳裂纹扩展行为的影响，金属学报. (SCI)
9. 预循环应力对材料断裂力学性能“锻炼”效应的影响，航空学报.（EI）
10. 服役经历对7N01铝合金断裂力学性能的影响.（EI）
11. Statistical analysis methods of fatigue crack growth rate，Transactions of Tianjin University.（EI）
12. 制造业先进技术系列专著：高速列车结构材料的疲劳裂纹扩展行为，机械工业出版社.
13. 一种基于拟合曲线等效转换的概率疲劳裂纹扩展速率统计分析方法，发明专利.
14. 一种基于高斯分布的概率疲劳裂纹扩展速率统计分析方法，发明专利.
15. 基于深度学习的裂纹扩展过程智能重建方法系统，软件著作.
16. 基于深度学习的裂纹扩展行为特征提取系统，软件著作.
17. 基于机器视觉的断口裂纹特征识别系统，软件著作.
