个人信息Personal Information 所在单位： 机械工程学院
学历： 博士研究生毕业
办公地点： 西南交通大学机械馆
学位： 工学博士学位
电子邮箱： xufengyang0322@163.com
毕业院校： 西北工业大学
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个人简介Personal Profile 杨旭锋，1988年生，河南巩义人，于2011年、2016年分别获得西北工业大学学士、博士学位。2016年6月入职西南交通大学机械工程学院，主要研究方向为机械结构可靠性分析与可靠性优化设计方法。2018.12—2019.12，赴新加坡国立大学访学一年。近年来，以第一作者在《Reliability Engineering & System Safety》《International Journal for Numerical Methods in Engineering》《Structural and Multidisciplinary Optimization》《Journal of Mechanical Design》等本领域知名期刊发表学术论文17篇。现主持国家自然科学基金青年基金一项，四川省科技厅重点研发类项目一项，企业级横向课题一项，参与企业横向课题多项。曾荣获陕西省优秀博士学位论文，并担任《Reliability Engineering & System Safety》《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》《Journal of Mechanical Design》等多个期刊审稿人。


教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2011.92016.6
西北工业大学
力学类
工学博士学位
2007.92011.7
西北工业大学
工程力学
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研究方向Research Focus
1.高效高精度的可靠性分析方法
2.复杂机械结构强度与疲劳寿命



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研究领域
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论文成果
A system reliability analysis method combining active learning Kriging model with adaptive size of candidate points,杨旭锋.Structural and Multidisciplinary Optimization,60((1)):137-150
System reliability analysis with small failure probability based on active learning Kriging model and multimodal adaptive importance sampling,杨旭锋.Structural and Multidisciplinary Optimization,62:581–596
Active learning method combining Kriging model and multimodal‐optimization‐based importance sampling for the estimation of small failure probability,杨旭锋.International Journal for Numerical Methods in Engineering,121(21):4843-4864
Reliability Analysis of Wheel fatigue strength based on active learning Kriging Model,杨旭锋.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2020
A novel active learning method for profust reliability analysis based on the Kriging model,杨旭锋[engineering.].Engineering with Computers,2021

专利
暂无内容

著作成果
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科研项目
基于主动学习Krging模型的随机-区间混合可靠性优化设计方法与应用研究, 中央高校基本科研业务费, 结题, 立项金额：9.2万
小概率失效下基于主动学习Kriging模型的可靠性分析方法研究, 国家自然科学基金, 结题, 25万
基于子集模拟方法的转向架构架振动疲劳寿命可靠性分析, 企事业单位委托科技项目, 结题, 企事业单位委托项目
基于主动学习Kriging模型的航空复合材料结构可靠性分析与优化设计关键技术研究, 省、市、自治区科技项目, 2021/04/01-2024/03/30, 在研, 四川省科技厅重点研发项目





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A system reliability analysis method combining active learning Kriging model with adaptive size of candidate points,杨旭锋.Structural and Multidisciplinary Optimization,60((1)):137-150
System reliability analysis with small failure probability based on active learning Kriging model and multimodal adaptive importance sampling,杨旭锋.Structural and Multidisciplinary Optimization,62:581–596
Active learning method combining Kriging model and multimodal‐optimization‐based importance sampling for the estimation of small failure probability,杨旭锋.International Journal for Numerical Methods in Engineering,121(21):4843-4864
Reliability Analysis of Wheel fatigue strength based on active learning Kriging Model,杨旭锋.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2020
A novel active learning method for profust reliability analysis based on the Kriging model,杨旭锋[engineering.].Engineering with Computers,2021
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小概率失效下基于主动学习Kriging模型的可靠性分析方法研究
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