“复杂机械装备的预测与健康管理”专栏征稿|中北大学学报（自然科学版）

       随着新设计理念和新技术的广泛应用，现代工业体系的复杂程度剧增，并且随着装备自动化、集成度和精度的不断提高，对复杂机械装备的可靠性和安全性也提出了更高要求。因此，复杂机械装备的预测与健康管理(PHM)对现代工业具有重要意义，它可以减少潜在的停机时间，提高生产率，使机器既安全又经济地运行。然而，机械装备往往具有复杂的操作条件和组件耦合效应，这给复杂机械装备的PHM技术应用带来了严峻的挑战。为推动复杂机械装备PHM技术的进步，《中北大学学报（自然科学版）》推出以“复杂机械装备的预测与健康管理”为主题的专栏征稿活动，热烈欢迎全国相关领域的专家学者提交高质量稿件，经审稿录用的稿件不收取任何费用。

一、专栏征稿范围
　　凡与复杂机械装备（例如航空航天装备、轨道交通装备、装甲车辆、水面及水下航行器、采矿装备等）预测与健康管理领域相关的研究论文以及综述均可投稿，包括但不限于：

      （1）复杂装备机械结构的动力学分析

      （2）复杂装备结构失效的数学模型

      （3）复杂装备可靠性建模方法

      （4）复杂装备状态监测和故障诊断的数学模型

      （5）复杂装备的剩余使用寿命预测方法

      （6）数据驱动的复杂装备预测性维护技术

      （7）基于模型的复杂装备预测性维护技术

      （8）数模联合驱动的复杂装备预测性维护技术

      （9）数字孪生在复杂机械装备预测与健康管理中的应用

      （10）其他与复杂机械装备预测与健康管理相关的方向

二、客座编委

       王志坚，工学博士，教授，博导，供职于中北大学机械工程学院，主要研究方向为复杂设备可靠性建模与数字孪生技术，机械装备剩余寿命预测与健康管理、数据驱动的智能诊断。近年来，主持国家自然基金面上项目、国家自然基金青年项目、中央引导地方专项、山西省重点研发项目、山西省专利推广转化项目、山西省应用基础研究项目、山西省高校科技创新项目、企业横向项目等15余项，入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单，发表学术论文70余篇，SCI收录50余篇、ESI高被引论文10篇、热点论文2篇。以第一发明人申请国家发明专利20余项，授权10项，出版专著1部。目前担任IEEE Transactions on Industrial Informatics，IEEE Transactions on Industrial Electronics，Mechanical systems and signal processing，ISA Transactions，Structural Health Monitoring，Measurement等SCI期刊的审稿专家。

三、 专栏投稿要求
　　1. 该专栏面向全国各相关科研单位征稿，需通过《中北大学学报（自然科学版）》投稿网址（https://hbgg.cbpt.cnki.net）进行投稿，并且在文章标题中备注：“复杂机械装备的预测与健康管理”专栏。

       2. 投稿论文撰写格式请参考《中北大学学报（自然科学版）》投稿网址提供的论文模板，文章内容应详实准确，具备较高的科学或者工程价值，且不涉及任何国家秘密。

       3. 投稿稿件应遵守科研诚信和学术道德规范，不存在任何学术不端行为。

       4. 其他注意事项请详细参阅《中北大学学报（自然科学版）》投稿网址相关内容。
四、 投稿截止时间及预计出版时间
　　投稿截止时间：2023年10月30日
　　预计刊出时间：2023年年底