主页

曹宏瑞，二级教授（领军学者）博士生导师

国家高层次人才、某重大工程副总设计师；国家优秀青年科学基金获得者、德国洪堡学者、陕西省青年科技新星、首届研究生教育优秀导师

教育经历

工作经历

研究方向：

         本团队面向国家重大需求，聚焦于航空发动机、特种车辆、高端机床等重大装备，研究数字孪生驱动的健康管理与智能运维新模式，将改变传统的“定期检修、人工检测”维护手段，实现航空发动机核心零部件全生命周期“预知维修” ，提升我国航空发动机运行安全保障能力，培养从事该领域前沿科学研究的高端人才。主持总装预研项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金，重大专项、总装预研等其他项目20余项。以第一完成人获陕西省技术发明一等奖1项， 共发表期刊和会议论文200余篇，其中SCI收录120余篇，4篇入选ESI高被引论文，获Int J Mach Tool Manu期 刊最佳论文奖（2019）。1篇论文入选中国精品科技期刊顶尖学术论文，获中国机械工程学会、振动工程学会、航空学会等学会优秀论文奖5项。研究成果得到美国、德国、日本、英国等国家10 位科学院/工程院院士、10余位 CIRP Fellow、ASME Fellow 的引用和积极评价。从2019年来连续入选世界排名前2%科学家名单（World's Top 2% Scientists 2022）和爱思唯尔“中国高被引学者”。

（1）重大装备全生命周期数字孪生建模与更新方法

（2）非平稳信号处理与运行状态智能监控技术

（3）数字孪生驱动的性能评估与剩余寿命预测方法

（4）大数据下新一代人工智能故障诊断与预测方法

（5）面向装备健康管理的智能体与大模型开发

获得奖励荣誉：

• 2011年获中国机械工程学会优秀论文奖

• 2011年获中国振动工程学会优秀论文奖

• 2013年获校级优秀本科毕业设计论文指导教师

• 2014年获陕西省青年科技新星

• 2014年指导本科生获得全国机械设计创新设计大赛多个奖项

• 2015年获西安交通大学优秀本科毕业设计指导教师

• 2015年获德国洪堡基金会研究奖学金

• 2016年获西安交通大学优秀党支部书记

• 2017年获国际学术组织优秀论文奖

• 2017年入选领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文

• 2017年获中国航空学会优秀论文奖2项

• 2017年获西安交通大学授课竞赛一等奖

• 2017年获西安交通大学林孟良奖教金

• 2017年获西安交通大学招生先进个人

• 2018年获陕西省青年教师授课竞赛二等奖

• 2019年获Int J Mach Tool Manu期刊最佳论文奖

• 2020年获陕西省高等学校科学技术一等奖（第一完成人）

• 2024年获陕西省秦创原高价值专利大赛二等奖

• 2024年获陕西省技术发明一等奖

担任的学术兼职：

• 中国振动工程学会理事

• 中国振动工程学会转子动力学委员会 副主任委员

•  陕西省振动工程学会常务理事

• 中国振动工程学会故障诊断专业委员会委员

• 中国振动工程学会动态信号分析专业委员会委员

• 中国机械工程学会生产工程机床专业委员会委员

• 国家自然科学基金通讯评审专家

• Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G- Journal of Aerospace Engineering 副主编

  Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C-Journal of Mechanical Engineering Science 编委

• Journal of Reliability Science and Engineering (JRSE) 编委

• 机械科学与技术 编委

• 振动工程学报 青年编委

• 制造技术与机床 青年编委

  
   

西安交通大学机械工程学院

航空发动机研究所

西安市咸宁西路28号

邮编：710049

电话：029-82663689-801

Email: chr@mail.xjtu.edu.cn

1. Wei C, Shi J, Sun Y, Yang Y, Du M, Cao H. Analysis of vibration signal transmission and power loss in complex nonlinear dynamics interfaces within gearbox systems. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025;234.
2. Wang L, Cao H, Chen X. Information guided attention network for bearing remaining useful life prediction adaptive to working conditions and fault modes. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2025;147.
3. Sun Y, Shi J, Wei C, Yang Y, Du M, Cao H. Dynamic modeling and vibration transmission analysis of the two-stage gearbox with simultaneous consideration of shaft flexibility and instantaneous gear meshing stiffness. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025;225.
4. Liu J, Cao H, Dhupia JS, Choudhury MD, Fu Y, Chen S, et al. An adaptive source-free unsupervised domain adaptation method for mechanical fault detection. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025;228.
5. Hou M, Shi J, Lin X, Tian W, Xue Y, Qiao S, et al. Optimization of robot posture and spindle speed in robotic milling. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2025;93.