张志瑶，西南交通大学助理教授/讲师，博士后，研究生导师，重庆大学与米兰理工大学联合培养博士，师从陈晓慧教授和 Enrico Zio 教授。主要从事复杂装备故障预测与健康管理、机器视觉与多模态智能决策等方向研究，关注深度学习、机器视觉、多模态感知与智能决策方法在重大工程装备健康运维和复杂环境自主感知中的应用。研究工作一方面聚焦极端地质掘进条件下 TBM 关键部件，包括刀盘刀具、主轴承、出渣螺旋机轴等的状态监测、故障识别与预防性维护决策；另一方面面向空间飞行器与可移动精密设备的复杂环境感知需求，围绕机器视觉、遥感图像理解与多模态感知决策，开展空间陆标识别、环境状态理解、路面识别与减振协同控制等研究。目前主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后科学基金面上项目、空间智能控制技术全国重点实验室开放课题及高端装备机械传动全国重点实验室开放课题各一项；作为课题骨干参与国家科技重大专项大直径硬岩隧道掘进机关重件并行化协同制造系统集成及示范应用项目。在 Reliability Engineering and System Safety、Journal of Manufacturing Systems、Advanced Engineering Informatics、Applied Soft Computing、Engineering Fracture Mechanics、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE Transactions on Artificial Intelligence 等高水平学术期刊发表论文二十余篇，授权发明专利一项，参编国家标准一项。

课题组招收对科研项目有热情、具有较强自驱力和学习能力的学生。希望学生入学前具备一定的 Python 编程基础、机器学习基础以及概率统计基础，能够主动跟进前沿方法，积极投入科研训练，并在项目推进中保持较强的问题意识、执行能力和持续学习能力。课题组为学生提供系统的科研训练和充分的成长机会，支持学生在读期间持续开展企业调研，参加国内外学术会议和学科竞赛，使学生在论文写作、项目实践、学术交流、工程认知和成果表达等方面得到综合提升。