邓飞跃，男，副教授，博士生导师       邮箱：该邮件地址已受到反垃圾邮件插件保护。要显示它需要在浏览器中启用 JavaScript。 

河北省“三三三”人才，石家庄铁道大学“优秀青年科技人才”，河北省振动工程学会常务理事，转子动力学专委会理事，振动测试专委会理事，国家基金委和科技部项目同行评审专家，多个期刊《轴承》《河北大学学报》等青年编委，IEEE Transactions onReliability、ISATransactions、MSSP、Measurement等国际SCI期刊和机械工程学报、振动工程学报、振动与冲击等国内EI期刊的审稿专家。

◇目前面向本科生、研究生、留学生讲授多门课程：《测试技术》，《微机原理及单片机》，《列车机电系统故障诊断》等

◇目前主要科研研究方向：①大数据驱动的人工智能故障诊断；②轨道交通装备智能运维；③机械装备数字孪生

◇近三年来，所指导学生学术成果列表如下：

2024届  

郑守禧

1 基于多域特征融合与DCST轮对轴承故障诊断方法[J].振动、测试与诊断EI

2 一种轻量化SMST模型的轴箱轴承故障诊断方法[J].西安交通大学学报EI

蔡毓龙

1.基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法 [J].工程科学学报EI

2.软著：基于振动信号分析的列车轴箱轴承故障智能诊断系统

3.软著：列车轮对轴承损伤识别定位检测系统

董少飞

1.基于ITR-Net多源域迁移学习的高铁轴箱轴承故障诊断研究[J]. 工程科学与技术EI

高瑞洋

1.复杂激励下高铁轴箱轴承外圈故障振动特性分析 [J].铁道机车车辆, 北大核心

 2023届

毕妍

1. Remaining Useful Life Prediction of Machinery: A New MultiscaleTemporal Convolutional Network Framework[J]. IEEE Transactions onInstrumentation and Measurement SCI

2.Deep-Learning-Based Remaining Useful Life Prediction Basedon a Multi-Scale Dilated Convolution Network[J]. Mathematics SCI

3.基于多分辨率孪生网络的列车轮对轴承故障检测[J], 振动、测试与诊断 EI

陈哲

1.基于MsTCN-Transformer模型的轴承剩余使用寿命预测研究[J]. 振动与冲击EI

2.A Novel Combination Neural Network Based on ConvLSTM-Transformerfor Bearing Remaining Useful Life Prediction SCI

王红力

1.轮轨激励条件下轴箱轴承内圈故障振动特性分析[J].河北大学学报(自然科学版)北大核心

 2022届

吕浩洋

基于轻量化神经网络 Shuffle-SENet的高速动车组轴箱轴承故障诊断方法[J]. 吉林大学学报（工学版）EI

刘超

 A hybrid svd‐based denoising and self‐adaptive tmsstfor high‐speed train axle bearing faultdetection, Sensors SCI

课题组团队依托石家庄铁道大学车辆动力学与交通工程机械故障诊断团队及省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室，每年招收全日制和非全日制博士、硕士研究生。

团队研究方向较为前沿，注重科研素养及学术能力的培养，团队氛围积极向上，科研工作要求较高，欢迎立志科研，在学术上有更高追求的同学加入团队。