博士生导师
硕士生导师
个人信息Personal Information
教师英文名称：Miao Bingrong
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士学位
办公地点：西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室红楼105
性别：男
毕业院校：西南交通大学
所在单位：轨道交通运载系统全国重点实验室
联系方式Other Contact Information
其他联系方式 :
邮编 :
通讯/办公地址 :
报考该导师研究生的方式
欢迎你报考缪炳荣老师的研究生，报考有以下方式：
1、参加西南交通大学暑期夏令营活动，提交导师意向时，选择缪炳荣老师，你的所有申请信息将发送给缪炳荣老师，老师看到后将和你取得联系，点击此处参加夏令营活动
2、如果你能获得所在学校的推免生资格，欢迎通过推免方式申请缪炳荣老师研究生，可以通过系统的推免生预报名系统提交申请，并选择意向导师为缪炳荣老师，老师看到信息后将和你取得联系，点击此处推免生预报名
3、参加全国硕士研究生统一招生考试报考缪炳荣老师招收的专业和方向，进入复试后提交导师意向时选择缪炳荣老师。
4、如果你有兴趣攻读缪炳荣老师博士研究生，可以通过申请考核或者统一招考等方式报考该导师博士研究生。
个人简介Personal Profile
缪炳荣: 男,江苏省泰县（泰州姜堰）人，工学博士、副研究员、硕士生/博士生导师。
2007年1月博士毕业于西南交通大学车辆工程专业,获工学博士学位。
2008年12月从西南交通大学交通运输工程博士后流动站出站。
2013年8月至2014年9月美国加州大学Merced分校(UCMerced)访问学者。
2009年6月入选国际学术杂志《Int.J.Vehicle Structures& Systems》编委；国内《Chinese Mechanical Engineering》、《机械工程学报》、《北京交通大学学报》、《交通运输工程学报》、《振动工程学报》、《应用科技》等国内学术期刊的特邀审稿专家。
2018年6月入选中国机械工程学会材料分会青年委员第一届专家委员（4年）。12月入选入选中国数字仿真联盟专家第一届专家委员（4年）。
2020年入选国际学术杂志《Journal of Modern Mechanical Engineering and Technology》编委;聘为新加坡学术出版机构Viser 技术公司的机械工程专家。
2022年6月入选中国工业合作协会仿真技术产业分会第一届专家委员（4年）。《Remote Sensing》编委（中科院1区）。
项目方面:
主持国家自然科学基金面上项目2项:(51375405)(2014-2017),51775456(2018-2021)；联合主持国家863计划子课题项目(2010-2011)1项；主持教育部博士点新教师基金1项(2009)、中央高校科研业务经费项目1项(2009)和国家博士后面上基金项目1项(2008)、四川省应用基础研究基金1项(2013)、重点实验室自主项目4项(2012-2014,2016-2018,2019-2022,2023-2024)，四川省重点研发项目（2023-2024）。
主研完成国家973计划(高速列车安全服役关键基础问题研究)(2007CB714700)、国家863计划(2006AA04Z406)项目、国家自然科学基金重点项目(U1234208)、铁道部科技开发计划项目(2009J006-F)(2009-2010)和霍英东基金项目(2009-2010)，以及主研其他国家自然科学基金、教育部群体研究项目、国家杰出青年基金项目等与车辆动力学、结构疲劳与寿命预测相关研究工作。
主持国内和外资著名企业二十余项横向课题项目(涉及车辆动力学、结构强度、疲劳寿命、结构优化、螺栓防松、防火阻燃设计、称重、减振降噪等)。
教材专著方面:
已出版一部专著(现代车辆结构疲劳寿命预测和耐久性分析,2017.10,科学出版社),两部多体动力学分析教材(第一作者,西南交通大学出版社,2008,2010);发表期刊论文80余篇(SCI/EI 50余篇),发明专利和实用新型专利18项，计算机软件著作权4项。
教学方面:
已经成功培养二十余名硕士研究生和2名博士生(注:博士为协助其他导师指导),目前直接指导在读博士研究生4名;硕士研究生8名;并先后承担研究生课程《计算多体动力学》(硕);《铁路振动与噪声》(博);《专业外语》(硕)等教学任务。2019年新增《机械故障诊断与及监测》(硕)的教学任务。2021年开始承担《轨道车辆测控技术及应用》（硕）和《轨道车辆测试信号分析与处理》（博）的教学任务。
团队成员Research Group
团队名称：轨道车辆智能制造与故障实时诊断及监测
团队介绍：本团队主要进行轨道车辆结构关键部件的智能制造、故障实时诊断及监测等技术研究。侧重于轨道车辆关键部件的多学科疲劳设计优化；结构拓扑优化设计、车辆动力学强度、疲劳强度、寿命预测及结构健康监测等前沿技术的研究。最近几年的主要研究内容是结合国家自然科学基金开展多学科设计优化；动力学逆问题技术（载荷识别与损伤识别、裂纹识别等）、远程实时监测智能巡检机器人、数字孪生、无线自供电监测系统、振动储能等基础理论和应用技术研究。
主要成员包括校内外及其他院系的骨干老师，博士生和硕士生等约十余人。