为推动学校在信息技术与智能制造融合领域的科研创新，7月3日下午，人工智能与大数据学院在两江校区第三教学楼开展“滚动轴承故障数字孪生模型及应用”专题学术研讨活动。本次活动特邀重庆大学秦毅教授主讲，学院相关领域负责人、青年教师及学生代表参会交流。
秦毅教授进行主题学术分享
讲座中，秦毅教授聚焦航空发动机、高铁及风电等高端装备在复杂工况下的运维挑战，深入分析了传统数据驱动方法在实际工程中面临的样本匮乏、不平衡等瓶颈问题。秦教授系统分享了其团队在滚动轴承数字孪生领域的最新科研成果：通过建立故障动力学模型阐明振动响应规律，并利用构建的参数辨识逆物理信息神经网络，实现了动力学参数的自适应校准。此外，秦教授还详细介绍了多智能体协同合作诊断框架，现场展示了该技术如何突破语义鸿沟与类别偏见，实现样本缺失下单一及复合故障的高精度诊断。
互动研讨环节，现场学术氛围浓厚。师生们围绕逆物理信息神经网络建模、数字孪生故障诊断技术落地、科研课题申报以及校企装备运维联合研发等前沿议题，与秦毅教授展开了深入的探讨。秦教授针对大家提出的模型可扩展性与工程转化等问题进行了详尽解答，并鼓励青年学子在跨学科研究中勇于探索。
讲座现场
本次活动是“重工大讲堂”系列特色学术活动之一。活动的成功举办有效拓宽了师生在数字孪生与智能诊断领域的学术视野，强化了人工智能与智能制造交叉学科的交流融合，为学院进一步深化产教融合、提升人才培养质量及科研成果工程转化水平筑牢了坚实基础。
供稿单位：人工智能与大数据学院
撰稿人: 粟锐
通讯员：付伟
审核人：何静
编辑：党委宣传部
