简雨沛，博士，硕士生导师，助理教授，国家级海外引才项目获得者。国家公派赴新西兰奥克兰大学（University of Auckland, QS全球排名65）攻读博士学位，师从汤丽华教授（奥克兰大学智能结构与系统实验室https://www.s3g.auckland.ac.nz/lihua-tang/）。

主持国家自然科学青年科学基金项目、四川省自然科学青年科学基金项目、中国博士后科学基金面上项目等5项科研项目，主研国家自然科学基金、新西兰皇家学会催化种子基金项目多项。发表学术论文20余篇，其中以第一/通讯作者在《IEEE Transaction on Industrial Electronics》、《International Journal of Mechanical Sciences》、《Engineering Structures》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》等领域权威SCI期刊上发表论文11篇，包括ESI高被引论文1篇( 被引190次)，《Smart Materials and Structures》期刊年度亮点论文1篇。研究成果获ASME Ephrahim Garcia 年度最佳论文奖（1/6，2024，年度唯一）、新西兰华人科学家学会（NZCSA）优秀博士论文奖（2024）、VEH2025国际会议最佳论文奖（1/5，2025）等奖项。受邀担任第五届和第六届振动能量采集国际会议 (VEH2024、VEH2025) 超材料技术分会场主席，受邀第五届机械自动化与电子信息工程国际会议（MAEIE2025）组委会委员，多次在国际、国内会议上做口头报告。担任中国自动化学会青年工作委员会委员，SCI期刊《Materials》、《Micromachines》、《Nanomaterials》客座编辑，担任本领域内 20 余个权威 SCI 期刊审稿人（IEEE Mechatronics, MSSP, IJSM, JSV, SMS 等）。

主要研究方向为智能系统的设计、建模与优化，旨在利用人工智能方法、减振/降噪/传感器件设计方法、嵌入式技术，推动智能装备与系统的高效减振降噪、自感知、自诊断。具体包括：

（1）人工智能赋能下的轻量化、多功能结构的多目标优化设计方法研究

  1.1 运用生成对抗网络、卷积神经网络、物理信息神经网络等机器学习算法和大模型技术进行轻量化结构逆向智能设计，根据实际工程应用场景进行轻量化结构的性能定制（如宽低频减振降噪、高信噪比传感、高效率能量转化）。

  1.2 运用遗传算法、蚁群算法、多目标优化算法进行多约束、多目标下的结构、装备性能优化，结合制备工艺的参数不确定性，开展结构稳健优化设计。

（2）新型传感器赋能下的振动信号溯源与结构健康监测

 2.1 运用超材料压缩感知和空间物理信息编码机制，结合人工智能算法，实现少测点、高精度的复杂装备多源、多向振动定位。

 2.2 结合超材料传感器与故障诊断技术，实现远端、高噪声、微弱信号下的微动感知、多类型结构损伤的准确定位与识别。

（3）轻量化减振降噪结构设计与性能研究

 3.1 采用模/数电路、压电换能元件构建自适应振动抑制单元，结合嵌入式编程技术，实现轻量化装备的自适应减/隔振。

 3.2 针对机械臂、飞行器等装备在实际运行环境下颤振、抖振，结合（1）中的结构优化设计方法，开展隔振、隔声的轻量化功能器件设计。

 3.3 考虑装备中低频、多频段减振降噪需求，结合彩虹超材料、手性超材料、自适应超材料等设计原理，进行在100-1000Hz的低频、宽频范围具有减振降噪性能的装置开发。

Google Scholar主页：https://scholar.google.co.nz/citations?user=miG7omoAAAAJ&hl=en

Research Gate主页：https://www.researchgate.net/profile/Yupei-Jian-2

课题组与英国、新加坡、新西兰等国家知名高校保持紧密合作，可以提供出国交流学习机会，欢迎具有电子信息、机械、机电、控制、自动化、力学等方向背景的学生加入！