邱浩波

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邱浩波教授

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个人简介

       邱浩波（Qiu Haobo，Professor），国内博彩平台教授、博士生导师。从事复杂机械产品可靠性建模和性能优化方面的研究和应用工作，致力于通过数学和人工智能等手段使产品的可靠性和性能得到精准预测和优化。近年来主持国家自然科学基金项目4项，重点研发计划课题1项，装备预先研究项目2项，数控重大专项2项，参与973项目1项，发表论文100余篇，其中SCI收录60余篇，出版专著3部，获省部级奖项2项。

研究方向

设备健康管理、早期故障预测和维修优化
系统可靠性建模与分析
可靠性试验和先进数据分析方法
装备通用质量特性分析和评估
基于近似模型的性能优化设计

开设课程

本科生课程：《质量管理与可靠性》

科研项目

[1] 国家重点研发计划课题“复杂产品生命周期质量监管与故障预防技术”，2024-2027，主持。
[2] 国家自然科学基金项目“基于离散构模和分区进化的复杂机械产品连续离散混合 变量昂贵约束优化设计研究”, 2025-2028，主持。
[3] 国家自然科学基金项目“基于精准识别和在线引导的复杂机械产品昂贵约束优化设计方法研究”，2021-2024，主持
[4] 国家重点研发计划课题：数模驱动的大型旋转机组早期故障预测与健康定量评价，2021-2023，主要技术负责人
[5] 湖北省科技重大专项子课题：数据驱动的智能设备运维技术，2022-2024，主持
[6] 装备研发项目：基于可靠性数据的任务评估系统，2024-2025，主持
[7] 装备研发项目：装备安全风险综合评估方法研究，2024-2025，主持
[8] 装备研发项目：装备控制软件智能算法代码开发，2024-2025，主持
[9] 装备研发项目：舰船系统技术状态评估，2022-2023，主持
[10] 装备研发项目：岛礁系统效能评估研究，2022-2023，主持
[11] 国家自然科学基金项目“基于稳健近似和适应性求解的复杂机械产品可靠性设计优化方法研究”，2017-2020，主持
[12] 装备预研项目“智能制造单元技术”，2019-2021，主持
[13] 973项目“高服役性能海洋动力定位装备制造的基础研究”子课题5“全回转推进装备响应灵敏性分析与敏感装配参数优化”，2014-2019，排名第2。
[14] 国家自然科学基金项目“基于目标级联分析和变可信度近似的复杂机械产品多学科设计优化研究”，2012-2015，主持。
[15] 数控重大专项“超重型数控单柱移动立式铣车床”，2013-2016，主持。
[16] 数控重大专项“核电蒸汽发生器孔板加工数控龙门移动式多主轴钻床”，2013-2016，主持。

论文专著与专利

近期文章：
[1] Shousheng Ding, Xinyu Shang, Jie Shang, Chen Jiang, Haobo Qiu,*, Liang Gao. Online Learning for Remaining Useful Life Prediction via a Novel SAC Algorithm with Hierarchical Storage and Experience Mixing. Advanced Engineering Informatics. 2026, 69, 104069.

[2] Xinyu Shang, Haobo Qiu*, Chen Jiang, Pei Liang, Shousheng Ding, Liang Gao. A Remaining Useful Life Estimation Method Based on Meta Contrastive Learning. Reliability Engineering and System Safety. 2026, 268, 111972.

[3] Xinyu Shang, Haobo Qiu*, Pei Liang, Chen Jiang, Jie Shang, Liang Gao. Degradation Data Generation with Meta Fine-Tuned Physics-Informed Variational Autoencoder for Remaining Useful Life Prediction under Data-Scarce Scenarios. Advanced Engineering Informatics. 2026, 70, 104120.

[4] 王昱、邱浩波*，何小二、王铭靖、蒋琛、高亮. 基于相似产品先验的机电产品Bayes可靠性验证研究. 系统工程与电子技术. 2025.12. 

[5] Danyang Xu, Jie Shang, Chen Jiang, Xinyu Shang, Haobo Qiu*, Liang Gao. A novel multi-task learning framework with fault mode feature separation for remaining useful life estimation of mechanical systems. Advanced Engineering Informatics, 2025, 64: 103053. 

[6] Xinyu Shang, Jie Shang, Zheng Jiang, Chen Jiang, Haobo Qiu*, Liang Gao. A Multi-task Learning Approach with Meta Auxiliary Generation Network for Remaining Useful Life Estimation. IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(1): 334-344.

[7] Jie Shang , Danyang Xu , Haobo Qiu *, Chen Jiang , Liang Gao. Domain generalization for rotating machinery real-time remaining useful life prediction via multi-domain orthogonal degradation feature exploration. Mechanical Systems and Signal Processing, 2025, 223: 111924.

[8] Jie Shang, Danyang Xu, Mingyu Li, Haobo Qiu*, Chen Jiang, Liang Gao. Remaining useful life prediction of rotating equipment under multiple operating conditions via multi-source adversarial distillation domain adaptation. Reliability Engineering & System Safety, 2025, 256: 110769.

[9] Jie Shang, Danyang Xu, Pei Liang, Chen Jiang, Haobo Qiu*, Liang Gao. Out-of-Domain Generalization for Remaining Useful Life Prediction of Manufacturing Equipment from A Single Source: An Adversarial Contrastive Learning Approach. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025, 236, 112965.

[10] Yuanhao Liu, Zan Yang, Chen Jiang, Danyang Xu, Haobo Qiu*, Liang Gao. A surrogate-assisted differential evolution for high-dimensional expensive constrained optimization problems with mixed-integer variables. Expert Systems With Applications, 2025, 272: 126729 

[11] 许丹阳, 尚洁, 蒋琛, 邱浩波*, 高亮. 基于自适应时空图卷积网络的航空发动机剩余寿命预测. 计算机集成制造系统, 2025, 31(6): 2165-2177.

[12] Shousheng Ding, Lei Meng, Jie Shang, Chen Jiang, Haobo Qiu*, Liang Gao. A soft actor-critic reinforcement learning-based method for remaining useful life prediction. 
Reliability Engineering and System Safety, 2025, 261: 111121.

[13] 梁佩，邱浩波*，孟磊，许丹阳，蒋琛，高亮. 随机环境下设备关键部件多目标分阶段顺序维修模型与方法. 计算机集成制造系统, 2025, 31(4): 1346-1357.

[14] 王铭靖, 何小二, 蒋琛, 邱浩波*, 高亮. 基于主客观融合功能共振的舰船任务安全性分析. 中国舰船研究, 2025, 20(3): 37-44.

[15] 万谛，邱浩波*，李明宇，许丹阳，高亮. 考虑专家共识和多风险因素的模糊FMEA 法. 计算机集成制造系统, 2025, 31(7): 2618-2632.

[16] Xinyu Shang, Jie Shang, Mingyu Li, Haobo Qiu*, Liang Gao, Danyang Xu. A Cross-domain Few-shot Remaining Useful Life Estimation Framework Based on Model-agnostic Meta-learning with Task Embeddings. Computers in Industry, 2025, 173, 104396.

[17] Jie Shang, Danyang Xu, Xinyu Shang, Chao Zhao, Chen Jiang, Haobo Qiu*, Liang Gao. CITDG: A causality and information-theory inspired domain generalization method for machine remaining useful life prediction in unseen domains. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025, 241, 113527. 

[18] Yuanhao Liu , Zan Yang , Danyang Xu , Haobo Qiu* , Liang Gao. A Kriging-assisted Double Population Differential Evolution for Mixed-Integer Expensive Constrained Optimization Problems with Mixed Constraint. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 84: 101428. 

[19] Jie Shang, Danyang Xu, Haobo Qiu *, Liang Gao, Chen Jiang, Pengxing Yi. A novel data augmentation framework for remaining useful life estimation with dense convolutional regression network. Journal of Manufacturing Systems, 2024, 74: 30–40.

[20] Yuanhao Liu, Zan Yang, Chen Jiang, Danyang Xu, Haobo Qiu*, Liang Gao. Lightweight design optimization of two-layer corrugated cored sandwich panel under blast loading using surrogate-assisted different evolution for mixed-integer variables. Engineering Structures, 2024, 321: 118963.

[21] Yuanhao Liu, Zan Yang, Danyang Xu, Haobo Qiu*, Liang Gao. A surrogate-assisted differential evolution for expensive constrained optimization problems involving mixed-integer variables. Information Sciences. 2023, 622: 282-302.

[22] ZanYang, Haobo Qiu,* Liang Gao, DanyangXu, Yuanhao Liu. A General Framework of Surrogate-assisted Evolutionary Algorithms for solving Computationally Expensive Constrained Optimization Problems. Information Sciences. 2023, 619: 491-508.

[23] Zan Yang, Haobo Qiu*, Liang Gao, Liming Chen, Xiwen Cai. Constraint boundary pursuing based surrogate assisted differential evolution for expensive optimization problems with mixed constraints. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2023, 66(2): 40.

[24] Haobo Qiu, Yingchun Niu, Jie Shang, Liang Gao, Danyang Xu*. A piecewise method for bearing remaining useful life estimation using temporal convolutional networks. Journal of Manufacturing Systems 2023, 68: 227–241.

[25] Zan Yang, Haobo Qiu*, Liang Gao, Liming Chen, Jiansheng Liu. Surrogate-assisted MOEA/D for expensive constrained multi-objective optimization. Information Sciences. 2023, 639: 119016. 

[26] Dapeng Wang, Haobo Qiu* , Liang Gao, Danyang Xu, Chen Jiang. Time dependent system reliability analysis using adaptive single loop Kriging with probability of rejecting classification. Structural and Multidisciplinary Optimization.2023, 66(8): 186. 

[27] Danyang Xu , Haobo Qiu*, Liang Gao , Zan Yang , Dapeng Wang , A Novel Dual-Stream Self-Attention Neural Network for Remaining Useful Life Estimation of Mechanical Systems, Reliability Engineering and System Safety, 2022, 222(6): 108444.

[28] Liming Chen , Haobo Qiu *, Liang Gao , Zan Yang , Danyang Xu.  Exploiting active subspaces of hyperparameters for efficient high-dimensional Kriging modeling.  Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 169(4): 108643.

[29] Chen Jiang, Yifang Yan, Dapeng Wang, Haobo Qiu*, Liang Gao. Global and local Kriging limit state approximation for time-dependent reliability-based design optimization through wrong-classification probability.  Reliability Engineering and System Safety, 2021, 208:107431.

[30] Chen Jiang, Haobo Qiu, Liang Gao, Liming Chen. Real-time estimation error-guided active learning Kriging method for time-dependent reliability analysis. Applied Mathematical Modelling. 2020, 77(1): 82-98. 

[31] Chen Jiang, Haobo Qiu*, Xiaoke Li, Zhenzhong Chen, Liang Gao, Peigen Li. Iterative reliable design space approach for efficient reliability-based design optimization. Engineering with Computers. 2020, 36: 151–169.

[32] Liming Chen, Haobo Qiu*, Liang Gao, Chen Jiang, Zan Yang. Optimization of expensive black-box problems via Gradient-enhanced Kriging. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2020, 362(4): 112861.

近期专利：
[1]一种基于变分自编码器的机械设备退化点识别方法和系统。邱浩波、李顺超、许丹阳、高亮、牛迎春、张博。ZL 202110690853.2。已授权
[2]一种旋转机械早期故障的识别方法。邱浩波、张宪国、许丹阳、高亮、尚洁、王达鹏。 ZL 2022107456626。已授权
[3] 一种基于时间卷积网络的旋转机械剩余使用寿命预测方法。邱浩波、梁佩、许丹阳、尚洁、高亮。ZL 202211699953.2。已授权
[4] 一种基于多域正交退化特征探索领域泛化的机械装备故障预测方法。邱浩波、尚洁、孟磊、蒋琛、高亮、许丹阳。ZL 202411208244.9。已授权
[5]一种面向结构可靠性分析的通用动态追踪序列采样方法。邱浩波、蒋琛、高亮、陈力铭、杨赞。ZL 201810083063.6。已授权
[6] 一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用。邱浩波、林惠、陈力铭、黄宁、高亮、蒋琛、杨赞。 ZL 201911083132.4。已授权
[7] 一种小型集成式多频谱感知监视系统。 孟磊、邱浩波、许丹阳、尚洁、王铭靖。 ZL 202311169490.3。已授权
[8] 一种小型雷达光电随动系统的目标捕捉和识别方法。孟磊、邱浩波、许丹阳、尚洁、王铭靖。 ZL 202311319926.2。已授权
[9] 一种基于DEMATEL 的改进FMEA 方法。邱浩波、万谛、李明宇、许丹阳、高亮、尚洁。ZL 202310589255.5。已公开
[10]数模融合驱动的航空发动机剩余使用寿命预测方法及系统。邱浩波、张宪国、尚新宇、尚洁、高亮、许丹阳。ZL 202310589255.5。已公开
[11] 一种基于元学习的机械剩余使用寿命预测方法及系统。邱浩波、尚新宇、蒋琛、高亮、尚洁、孟磊。 ZL 202311537732X。已公开
[12] 一种基于TWDBA-DCRN的机械设备剩余使用寿命预测方法及系统。邱浩波、尚洁、李明宇、高亮、许丹阳、蒋琛。ZL 2023116819445。已公开
[13] 一种代理模型辅助的混合整数变量连杆结构优化方法。邱浩波,刘远昊,蒋琛,高亮,许丹阳,尚洁。ZL 2023112773226。已公开
[14] 一种基于强化学习的机械设备故障预测方法。邱浩波、丁守胜、尚新宇、蒋琛、孟磊、高亮。ZL 2025103176189。已受理
[15] 一种基于分层存储和经验混合的在线强化学习机械设备故障预测方法及系统。邱浩波、丁守胜、尚洁、蒋琛、梁佩、高亮。ZL 202511574069X。已受理

荣誉获奖

[1] 随机与区间变量混合下的结构可靠性优化设计理论与方法，2023湖北省自然科学一等奖
[2] 工业自动化设备与系统可靠性国际标准，2023年机械工业科技进步奖二等奖

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