姓名：赵成英 职称：讲师
性别：女
出生日期：1992/04
所在专业：机械设计制造及其自动化
硕士生指导教师：是
博士生指导教师：否
E-mail：zhaochengying0223@163.com
联系电话：13840311401
研究方向：机械设备健康状态监测,故障诊断,寿命预测,深度学习,机械动力学
***********教育经历及工作经历*********
2023/07~至今， 沈阳建筑大学， 讲师
2018/09~2023/01，东北大学，机械设计及理论，博士
2016/09~2018/07，东北大学，机械设计及理论，硕士
2014/08~2016/08，哈尔滨固泰电子有限责任公司，标准化工程师
2010/09~2014/07，黑龙江工程学院，机械设计制造及其自动化，学士
***********科研项目***********
(1) 辽宁省教育厅基础科研项目，基于数字孪生的跨工况陶瓷轴承性能退化预测方法研究，2024/9-2027/8, 5万元，主持；
(2)辽宁省自然科学基金项目，物理信息引导下变工况非完备数据的轴承剩余寿命预测方法研究，2024/12-2026/12，5万，主持；
(3) 辽宁省教育厅基础科研项目，空间大型桁架结构动力学相似分析与模型试验研究，2024/9-2027/8, 5万元，参与；
(4)辽宁省自然科学基金项目，基于模-数驱动的航空薄壁件铣削颤振诊断与抑制系统研发，2024/12-2026/12，5万，参与；
(5)辽宁省自然科学基金项目，基于能量俘获的滚动轴承集成传感器的自供电机理研究，2024/06-2026/08，5万，参与；
(6) 辽宁省教育厅基础科研项目，基于数据驱动的叶片类薄壁件铣削颤振识别与抑制研究，2023/11-2025/11, 3万元，参与；
(7) 横向课题，旋转机械零部件加工技术与服役性能研究，2024/05-2025/12，2万元，主持；
(8) 横向课题，多功能复合涂层润滑、导热及防腐性能研究，2024/05-2025/12，2万元，参与；
***********发表论文***********
(1) Chengying Zhao, Jiajun Wang, Fengxia He, et al., A fatigue life prediction method based on multi-signal fusion deep attention residual convolutional neural network [J]. Applied Acoustics, 2025, 235: 110646
(2) Chengying Zhao,Huaitao Shi, Xianzhen Huang, et al.，A temporal-spatial encoder convolutional network model for multitasking prediction [J]. Applied Intelligence, 2025, 55: 326.
(3) Chengying Zhao,Huaitao Shi, Xianzhen Huang, et al.，A multiple conditions dual inputs attention networkremaining useful life prediction method [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 133: 108160.
(4) Chengying Zhao, Xianzhen Huang, Yuxiong Li. A novel remaining useful life prediction method based on gated attention mechanism capsule neural network [J]. Measurement, 2022, 189: 110637.
(5) ChengyingZhao, XianzhenHuang, Yuxiong Li. A novel Cap-LSTM model for remaining useful life prediction [J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(20): 23498-23509.
(6) Chengying Zhao,Xianzhen Huang, Huizhen Liu. A novel bootstrap ensemble learning convolutional simple recurrent unit method for remaining useful life interval prediction of turbofanengines [J]. Measurement Science and Technology. 2022, 33(12): 125004.
(7) Huizhen Liu, Chengying Zhao, Xianzhen Huang, et al. Data-driven modelingfor the dynamic behavior of nonlinear vibratory systems [J]. Nonlinear Dynamics. 2023, 111: 10809-10834.
(8) Liangshi Sun, Chengying Zhao, Xianzhen Huang, et al. Cutting toolremaining useful life prediction based on robust empirical mode decompositionand Capsule-BiLSTM network [J]. Proceedings of the Institution of MechanicalEngineers Part C-Journal of Mechanical Engineering Science. 2023, 237(14): 3308-3323.
(9) Yuxiong Li, Xianzhen Huang, Chengying Zhao. A novel remaining useful life prediction method based on multi-support vector regression fusion and adaptive weight updating[J]. ISA Transactions. 2022, 131: 444-459.
(10) Yuxiong Li, Xianzhen Huang, Chengying Zhao. Stochastic fractal search-optimizedmulti-support vector regression for remaining useful life prediction of bearings[J].Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2021, 43(9).
(11) Pengfei Ding; Xianzhen Huang; Chengying Zhao. Online monitoring model of micro-milling force incorporating tool wear prediction process [J]. Expert Systems with Applications. 2023, 223: 119886.
