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课题组基本情况介绍： 胡杨课题组隶属于杭州市北京航空航天大学国际创新研究院（北京航空航天大学国际创新学院）智慧民航科创中心，是一支年轻、活跃、富有创新力的科研团队。课题组现有固定研究人员包括副研究员2人、副教授1人、博士后3人，以及在读硕士、博士研究生10余人，形成“导师引领—骨干支撑—梯队协作”的高效科研组织架构。 课题组围绕国家重大战略需求，特别是新一代航空、航天、舰船、智能制造等高端工程系统的智能化运维、数字孪生建模、韧性可靠性分析等核心问题，开展基础理论研究与关键技术攻关。课题组拥有高性能计算集群、工业物联网数据采集平台、故障预测与健康管理（PHM）仿真验证系统、数字孪生建模环境（支持SysML、Modelica、AnyLogic等工具）、复杂网络分析平台等软硬件设施，与浙江大学、香港城市大学、意大利米兰理工大学、巴黎萨克雷大学等国内外高校保持密切学术联系，并与航空工业集团、中国航发、中国航天科技集团、中国商飞有限公司、工信部电子信息五所、华为2012实验室、长龙航空、金鹏航空等单位共同开展科研项目、共建联合实验室等合作，确保科研工作“顶天立地”——既有理论高度，又有工程落地能力。 课题组所在科研平台——“智慧民航科创中心”，由杭州市北京航空航天大学国际创新研究院牵头组建，联合法国国立民航大学（ENAC），是面向国家民航数智化转型战略需求的重要科教协同创新平台。中心聚焦飞机、发动机及机载系统在适航、运维、空管、机场运行等全生命周期环节的智能化升级，构建覆盖“感知—建模—决策—优化”闭环的数智化技术体系，为民航安全、高效、韧性运行提供坚实科研支撑。 中心下设多个功能完备、设备先进的专业实验室，为本课题组在故障预测与健康管理（PHM）、数字孪生、智能运维等方向的研究提供强有力的硬件保障与实验环境： 1）智能健康管理虚实一体化实验室 该实验室是支撑民机PHM大模型研究的核心平台，集成物理实验与虚拟仿真双重能力，支持从部件级退化机理研究到整机级PHM系统验证的全链条实验。平台配备空客A320/波音737全机仿真系统（覆盖12个子系统、300+参数、毫秒级故障注入）、高精度机械故障实验台（50kN液压加载、0.01Nm扭矩传感），以及专用算法开发环境——搭载128核CPU、1TB内存、2×NVIDIA A100 GPU的高性能计算集群，全面支持多模态大模型的训练、微调与推理任务。 2）中法达索卓越教育中心 依托达索系统3DEXPERIENCE平台（R2024x），构建覆盖飞机全生命周期的MBSE协同研发环境。平台集成CATIA（参数化建模）、SIMULIA（多物理场仿真）、DELMIA（维修流程优化）、ENOVIA（数据协同管理）等工业级软件模块，并配备Abaqus、Simpack、Isight、Magic MBSE等专业工具，支持高保真数字孪生建模、多学科优化与系统架构分析，为课题研究提供国际标准的工程化建模能力。 3）可靠性数字孪生实验室 & 机群运行与维修仿真实验室 前者配备高低温老化试验箱（-70℃~+200℃）、半导体热阻测试仪、自动化数据采集系统（LabVIEW/MATLAB），支持关键部件失效机理建模与可靠性验证；后者部署AnyLogic仿真平台、AR沙盘交互系统、动态调度优化引擎，可模拟千架次规模机队在PHM支持下的维修资源分配与运行效能评估，实现从单机健康管理到机群智能运维的闭环验证。 平台已与意大利米兰理工大学共建“中意健康管理与智能维修联合实验室”，由国际PHM权威Enrico Zio教授与北航康锐教授共同领衔，定期开展国际联合培养、学术研讨与课程共建。同时，合作单位提供15万架次飞行数据、2000+真实故障工单及1000+册技术手册，确保研究数据真实、场景典型、成果可落地。 本平台软硬件设施完备、数据资源丰富、国际合作深入，可全面支撑硕士研究生开展高水平、工程化、国际化科研工作，无需依赖外部资源，保障研究高效推进与成果高质量产出。 课题组学术氛围浓厚，实行“不定期例会+个人周报+专题研讨+项目驱动”相结合的培养机制，鼓励学生参与国家级项目、国际会议、企业联合攻关，注重培养学生的系统思维、工程能力、学术表达与团队协作能力。研究生人均参与1-2项国家/省部级课题，人均发表SCI/EI论文1-2篇，部分优秀学生在硕士期间即参与国家重大专项课题研究，承担关键技术研发并在重要里程碑节点进行汇报。 主要招生研究方向详解： 课题组以复杂工程系统的健康预测、数字孪生与系统韧性为核心研究主线，面向航空航天、能源交通、智能制造等领域的高端工程系统，构建“多模态智能认知—虚实融合建模—系统可靠运维”的研究体系。重点开展以下三个方面的研究（详见研究领域页面）： （1）多模态大模型与智能PHM算法研究，融合AI与机理模型，实现复杂系统健康状态的预测与诊断；典型应用场景包括飞机、高铁、船舶、数控机床、风电、卫星电系统等。学生将掌握PHM领域主流算法（如CNN用于图像故障识别、RNN/LSTM用于时序退化建模、Transformer用于长序列依赖建模），并有机会参与国家重点型号工程系统的PHM系统设计与验证。 （2）数字孪生建模与智慧运维决策优化，通过虚实一体化仿真实现工程系统运行与保障的智能决策；该方向强调系统工程思维与仿真建模能力，适合对复杂系统建模、仿真优化、智能决策感兴趣的同学。课题组已构建航空保障系统、海上平台工程系统等多个数字孪生原型系统，学生可深度参与实际项目开发。 （3）复杂系统韧性与确信可靠性分析，揭示系统结构演化规律，量化系统抗扰与恢复能力；该方向理论性较强，适合数学基础扎实、对复杂系统动力学、网络科学、风险决策感兴趣的同学。研究成果可应用于航空航天体系、电力网络、城市基础设施等关键领域。 三大方向相互支撑，共同构成实验室“智能—仿真—保障”一体化创新体系，为未来高可靠、高智能、高韧性的工程系统提供理论基础与技术支撑。 欢迎计算机科学、自动化、人工智能、机械工程、航空航天工程、系统工程、应用数学等相关专业背景的博士加入。各方向均强调“问题导向、模型驱动、算法创新、系统实现”的研究范式，鼓励跨学科融合。