张楷，工学博士，副教授，机械工程学院制造工程系教师，轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室固定研究人员，轨道交通运载系统全国重点实验室博士后，中国图学学会第八届数字孪生专业委员会委员，2022年度詹天佑铁道科学技术创新团队成员，重庆市优秀博士论文获得者，“青苗计划”入选者，IEEE国际标准P3413工作组秘书，IEEE Member，中国机械工程学会会员，中国振动工程学会会员，中国人工智能协会智能制造分会会员。主要从事复杂装备（高速列车、风电机组等）智能运维相关领域研究，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题1项、中央高校基本科研业务费项目2项、中车四方股份横向课题1项、四川省重点研发项目任务1项，参与包含国家重点研发计划项目和国家自然科学基金项目等在内的省部级以上项目8项。截至目前，发表学术论文50+篇(ESI高被引论文2篇，领域 Top期刊论文14篇，累积引用次数800+次，单篇引用100+次论文3篇)，其中，以一作/通讯身份发表SCI论文21篇、EI论文7篇；授权发明专利2项；撰写专著1部（第3）。受邀担任国家自然科学基金委通讯评审专家、中国机械制造工艺协会团体标准评审专家、EPTC电力技术协作平台专家、成都市特种设备事故鉴定专家、Viser机械工程专家委员会专家和MSSP、IEEE TII、CII、JRESS、ADVEI、EAAI、IEEE TIM等十余SCI高水平期刊审稿人。
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代表论文：
[1] Lai X, Zhang K*, Zheng Q, et al. DP2Net: A discontinuous physical property-constrained single-source domain generalization network for tool wear state recognition [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024. (SCI，领域Top期刊，中科院1区/JCR Q1 IF 8.4)
[2] Zuo T, Zhang K*, Zheng Q, et al. A hybrid attention-based multi-wavelet coefficient fusion method in RUL prognosis of rolling bearings [J]. Reliability Engineering & System Safety, 2023, 237: 109337. (SCI，领域Top期刊， 中科院1区/JCR Q1 IF 8.1)
[3] Zhang K, Tang B*, Deng L, et al. A fault diagnosis method for wind turbines gearbox based on adaptive loss weighted meta-ResNet under noisy labels [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 161: 107963. (SCI，领域Top期刊，中科院1区/JCR Q1 IF 8.4)
[4] Zhang K, Tang B*, Deng L, et al. Fault source location of wind turbine based onheterogeneous nodes complex network [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2021, 103: 104300. (SCI，领域Top期刊，中科院2区/JCR Q1，IF 8.0)
[5] Zhang K, Tang B*, Deng L, et al. A hybrid attention improved ResNet based fault diagnosis method of wind turbines gearbox [J]. Measurement, 2021, 179: 109491. (ESI高被引SCI论文，领域Top期刊，中科院2区/JCR Q1，IF 5.6）
[6] Huang F, Zhang K*, Zheng Q, et al. An Open-Set Method for Diagnosing Unknown Bogie Bearing Faults Using a Hybrid Open Score Relation Network[J]. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement. 2024. (SCI，领域Top期刊，中科院2区/JCR Q1，IF 5.6）
[7] Zheng Q, Teng P, Zhang K*, et al. A generalized network with domain invariance and specificity representation for bearing remaining useful life prediction under unknown conditions[J]. Knowledge-Based Systems. Available online 22 December 2024, 112915. (领域Top期刊，中科院1区/JCR Q1，IF 7.2，SCI：，EI：）
[8] Qin G, Zhang K*, Lai X, et al. An Adaptive Symmetric Loss in Dynamic Wide-Kernel ResNet for Rotating Machinery Fault Diagnosis Under Noisy Labels[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024. (SCI，领域Top期刊，中科院2区/JCR Q1，IF 5.6）
[9] Zou Y, Ding K, Shi K, Zhang K*, et al. Wear identification of end mills based on a feature-weighted convolutional neural network under unbalanced samples [J]. Journal of Manufacturing Processes, 2023, 89: 64-76. (SCI，领域Top期刊，中科院2区/JCR Q1，IF 6.2）
[10] 赖旭伟, 丁昆, 张楷*等. 基于可解释物理引导空间注意力改进的跨工艺参数立铣刀磨损辨识 [J/OL]. 机械工程学报, 1-11[2024-03-12]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2187.TH.20240118. 1103. 034.html.（机械工程领域高质量科技期刊分级T1）
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[1]高速列车关键部件弱监督故障诊断
[2]刀具磨损监测与状态评估
[3]轨道车辆动力学仿真与评估
复杂装备智能制造与工业软件团队专注于轨道交通等复杂装备智能制造解决方案和工业软件研发的专业团队。团队现有教授7名（含海外教授1名，双聘院士1名，博士生导师4名），副教授6名，助理教授及讲师10名，在读研究生近100人。团队依托西南交通大学先进设计与制造技术研究所、轨道交通运载系统全国重点实验室、轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室，自主研发出建模与仿真、智能排程、制造执行系统、工艺流程管控系统、智能运维系统等多项软件产品，并在多个行业的龙头企业开展应用。
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