一、课题组基本情况介绍
胡杨课题组隶属于杭州市北京航空航天大学国际创新研究院（北京航空航天大学国际创新学院）智慧民航科创中心，是一支年轻、活跃、富有创新力的科研团队。课题组现有固定研究人员包括副研究员2人、副教授1人、博士后3人，以及在读硕士、博士研究生10余人，形成“导师引领—骨干支撑—梯队协作”的高效科研组织架构。
课题组围绕国家重大战略需求，特别是新一代航空、航天、舰船、智能制造等高端工程系统的智能化运维、数字孪生建模、韧性可靠性分析等核心问题，开展基础理论研究与关键技术攻关。课题组拥有高性能计算集群、工业物联网数据采集平台、故障预测与健康管理（PHM）仿真验证系统、数字孪生建模环境（支持SysML、Modelica、AnyLogic等工具）、复杂网络分析平台等软硬件设施，与浙江大学、香港城市大学、意大利米兰理工大学、巴黎萨克雷大学等国内外高校保持密切学术联系，并与航空工业集团、中国航发、中国航天科技集团、中国商飞有限公司、工信部电子信息五所、华为2012实验室、长龙航空、金鹏航空等单位共同开展科研项目、共建联合实验室等合作，确保科研工作“顶天立地”——既有理论高度，又有工程落地能力。
课题组所在科研平台——“智慧民航科创中心”，由杭州市北京航空航天大学国际创新研究院牵头组建，联合法国国立民航大学（ENAC），是面向国家民航数智化转型战略需求的重要科教协同创新平台。中心聚焦飞机、发动机及机载系统在适航、运维、空管、机场运行等全生命周期环节的智能化升级，构建覆盖“感知—建模—决策—优化”闭环的数智化技术体系，为民航安全、高效、韧性运行提供坚实科研支撑。
中心下设多个功能完备、设备先进的专业实验室，为本课题组在故障预测与健康管理（PHM）、数字孪生、智能运维等方向的研究提供强有力的硬件保障与实验环境：
1）智能健康管理虚实一体化实验室
该实验室是支撑民机PHM大模型研究的核心平台，集成物理实验与虚拟仿真双重能力，支持从部件级退化机理研究到整机级PHM系统验证的全链条实验。平台配备空客A320/波音737全机仿真系统（覆盖12个子系统、300+参数、毫秒级故障注入）、高精度机械故障实验台（50kN液压加载、0.01Nm扭矩传感），以及专用算法开发环境——搭载128核CPU、1TB内存、2×NVIDIA A100 GPU的高性能计算集群，全面支持多模态大模型的训练、微调与推理任务。
2）中法达索卓越教育中心
依托达索系统3DEXPERIENCE平台（R2024x），构建覆盖飞机全生命周期的MBSE协同研发环境。平台集成CATIA（参数化建模）、SIMULIA（多物理场仿真）、DELMIA（维修流程优化）、ENOVIA（数据协同管理）等工业级软件模块，并配备Abaqus、Simpack、Isight、Magic MBSE等专业工具，支持高保真数字孪生建模、多学科优化与系统架构分析，为课题研究提供国际标准的工程化建模能力。
3）可靠性数字孪生实验室 & 机群运行与维修仿真实验室
前者配备高低温老化试验箱（-70℃~+200℃）、半导体热阻测试仪、自动化数据采集系统（LabVIEW/MATLAB），支持关键部件失效机理建模与可靠性验证；后者部署AnyLogic仿真平台、AR沙盘交互系统、动态调度优化引擎，可模拟千架次规模机队在PHM支持下的维修资源分配与运行效能评估，实现从单机健康管理到机群智能运维的闭环验证。
平台已与意大利米兰理工大学共建“中意健康管理与智能维修联合实验室”，由国际PHM权威Enrico Zio教授与北航康锐教授共同领衔，定期开展国际联合培养、学术研讨与课程共建。同时，合作单位提供15万架次飞行数据、2000+真实故障工单及1000+册技术手册，确保研究数据真实、场景典型、成果可落地。
本平台软硬件设施完备、数据资源丰富、国际合作深入，可全面支撑硕士研究生开展高水平、工程化、国际化科研工作，无需依赖外部资源，保障研究高效推进与成果高质量产出。
课题组学术氛围浓厚，实行“不定期例会+个人周报+专题研讨+项目驱动”相结合的培养机制，鼓励学生参与国家级项目、国际会议、企业联合攻关，注重培养学生的系统思维、工程能力、学术表达与团队协作能力。研究生人均参与1-2项国家/省部级课题，人均发表SCI/EI论文1-2篇，部分优秀学生在硕士期间即参与国家重大专项课题研究，承担关键技术研发并在重要里程碑节点进行汇报。
二、主要招生研究方向详解
课题组以复杂工程系统的健康预测、数字孪生与系统韧性为核心研究主线，面向航空航天、能源交通、智能制造等领域的高端工程系统，构建“多模态智能认知—虚实融合建模—系统可靠运维”的研究体系。重点开展以下三个方面的研究（详见研究领域页面）：
（1）多模态大模型与智能PHM算法研究，融合AI与机理模型，实现复杂系统健康状态的预测与诊断；典型应用场景包括飞机、高铁、船舶、数控机床、风电、卫星电系统等。学生将掌握PHM领域主流算法（如CNN用于图像故障识别、RNN/LSTM用于时序退化建模、Transformer用于长序列依赖建模），并有机会参与国家重点型号工程系统的PHM系统设计与验证。
（2）数字孪生建模与智慧运维决策优化，通过虚实一体化仿真实现工程系统运行与保障的智能决策；该方向强调系统工程思维与仿真建模能力，适合对复杂系统建模、仿真优化、智能决策感兴趣的同学。课题组已构建航空保障系统、海上平台工程系统等多个数字孪生原型系统，学生可深度参与实际项目开发。
（3）复杂系统韧性与确信可靠性分析，揭示系统结构演化规律，量化系统抗扰与恢复能力；该方向理论性较强，适合数学基础扎实、对复杂系统动力学、网络科学、风险决策感兴趣的同学。研究成果可应用于航空航天体系、电力网络、城市基础设施等关键领域。
三大方向相互支撑，共同构成实验室“智能—仿真—保障”一体化创新体系，为未来高可靠、高智能、高韧性的工程系统提供理论基础与技术支撑。
欢迎计算机科学、自动化、人工智能、机械工程、航空航天工程、系统工程、应用数学等相关专业背景的学生报考。各方向均强调“问题导向、模型驱动、算法创新、系统实现”的研究范式，鼓励跨学科融合。
三、对学生的基本要求与优先条件
为确保研究生培养质量与科研项目顺利推进，课题组对学生提出以下基本要求：
专业背景要求：
· 优先招收计算机科学与技术、人工智能、自动化、控制科学与工程、机械工程、航空航天、系统工程、应用数学等相关专业本科生/硕士生；
· 具备扎实的数理基础，尤其在线性代数、概率统计、最优化理论、微分方程等方面有良好掌握，原则上相应课程的成绩要达到优秀（90分以上）；
· 系统学习过《机器学习》《深度学习》《数据结构与算法》《信号与系统》《控制系统》等核心课程，成绩优良（原则上这些核心课程分不低于90分）；
技术能力要求：
· 熟练掌握Python、MATLAB、C++等至少一种编程语言；
· 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），能独立实现CNN、RNN、LSTM、Transformer等神经网络模型；
· 具备一定的数学建模与数据分析能力，能使用Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等工具进行数据预处理与可视化；
· 了解PHM、数字孪生、强化学习、复杂网络等任一方向的基本概念者优先；
实践与竞赛经历（优先考虑）：
· 参加过全国大学生数学建模竞赛、数学竞赛、“挑战杯”、RoboMaster机甲大师赛、ACM程序设计竞赛、Kaggle数据科学竞赛等，并获得省级以上奖项者优先；
· 有科研项目参与经历、专利申请、论文撰写（即使未发表）经验者优先；
· 获得过国家奖学金、校级一等奖学金、三好学生标兵等荣誉者优先；
· 有企业实习经历（如互联网企业、航天院所、智能制造企业）者优先。
个人素质要求：
· 具备强烈的科研热情与自主学习能力，能承受科研压力，愿意挑战前沿难题；
· 具备良好的团队协作精神与沟通表达能力，能积极参与组会、项目讨论与学术汇报；
· 英语能力良好，能阅读英文文献、撰写英文学术论文，有托福/雅思/GRE成绩者优先；
· 有志于进入航空航天、高端制造、人工智能等国家重点行业就业者优先。
四、研究生培养方案与成果要求
课题组实行“个性化定制+项目驱动+成果导向”的培养模式。入学后，导师将根据学生的专业背景、兴趣方向、职业规划，结合课题组在研项目，量身定制培养计划，确保“人尽其才、才尽其用”。
成果要求（根据学生培养方向进行微调）：
1. 以第一作者或导师一作学生二作身份发表高水平论文；
2. 申请国家发明专利或软件著作权；
3. 独立或主导开发原型系统/仿真平台，并通过验收或演示；
4. 在领域相关国际学术会议（如ICML, PHM Society, IEEE Reliability, ESREL等）做口头报告或海报展示；
5. 完成不少于3个月的企业或科研院所实习，并提交实习报告与单位评价；
6. 获得校级以上科研竞赛奖项或奖学金。
课题组将为每位研究生提供充足的科研经费支持、高性能计算资源、国内外学术交流机会，并积极推荐优秀学生赴海外联合培养或攻读博士学位。对于成果突出者，可优先推荐至合作单位（如航空工业、航天科技、华为、商飞等）就业。
五、未来发展前景与职业路径
▶ 学术深造路径：课题组与多个海外实验室保持合作，支持联合培养与访问交流。优秀硕士/博士可优先获得本校或国内外知名高校（如巴黎萨克雷大学、米兰理工、香港城市大学等，前提是获得CSC奖学金）博士或博士后推荐资格。博士后
▶ 就业路径：毕业生主要去向包括：航空航天院所（如601所、603所、航天一院、五院）、智能制造企业（华为、大疆）、人工智能公司（阿里云、商汤、旷视）、工业软件企业（达索、西门子）、能源电力系统（国家电网、南方电网）等，从事算法工程师、系统架构师、PHM工程师、数字孪生专家、可靠性分析师等岗位。
▶ 创业与交叉发展：课题组鼓励创新思维，支持有创业意向的学生参与科技成果转化，已有毕业生成功创办智能运维、工业AI初创公司。
六、申请方式与联系方式
欢迎有志于投身智能系统、人工智能、系统工程前沿研究的同学积极联系！请将以下材料发送至邮箱：yang_hu@buaa.edu.cn，邮件标题格式：“硕士/博士研究生申请-姓名-本科学校-专业”。
博士后请参考https://h3i.buaa.edu.cn/info/1141/1391.htm，北航国新院为博士后提供一流的学术指导、科研条件和薪酬待遇。国新院提供A类博士后32万元年薪、B类博士后28万元年薪（均不含政府补贴），以及15万元的科研启动经费（含政府补贴）。同时，博士后可叠加申请杭州市、余杭区地方政府配套补贴，各项补贴累计金额最高可达219万元（详见杭州市余杭区“海创未来·卓越博士后”腾飞计划、杭州城西科创大走廊创新发展专项资金管理办法等，各类政策按照政府最新规定执行）。
所需材料：
1. 个人简历（含教育背景、科研/项目经历、竞赛获奖、技能证书等）；
2. 本科/硕士成绩单（扫描件）；
3. 代表性成果（如论文、专利、竞赛证书、项目报告等）；
4. 个人陈述（500字左右，说明报考动机、研究兴趣、职业规划）；
5. （可选）推荐信1-2封。
我们将对申请材料进行初审，并择优安排线上/线下面试。面试内容包括：基础知识考察、科研潜力评估、英语交流能力、项目设想讨论等。
胡杨教授课题组是一个充满活力、追求卓越、注重实战的科研集体。我们不仅关注论文与专利，更重视学生综合能力的提升与未来职业的发展。在这里，你将接触到最前沿的科研课题，参与国家重大工程，与优秀的同门并肩作战，收获扎实的科研训练与宝贵的人生经历。
如果你热爱科研、勇于挑战、渴望成长，欢迎加入我们！让我们共同探索智能时代的系统运维新范式，为中国高端工程系统的智能化转型贡献智慧与力量！