杨大炼，男、1984年6月、副教授、硕士生导师。主要研究方向为机械动力学与故障诊断。主持国家自然科学基金项目1项，省部级及横向合作项目10余项；获省部级科技进步二等奖1项；获发明专利授权12项；在国内外刊物公开发表论文40余篇。

    电子邮件：ydlhnust@hnust.edu.cn

    代表性科研项目

1. 国家自然科学基金青年基金项目，基于深度信念网络的航空发动机双转子不对中状态识别，主持，起止时间：2018.01-2020.12

2. 湖南省自然科学基金青年基金项目，航空发动机中介轴承振动故障特征深度提取与识别，主持，起止时间：2018.01-2020.12

3. 湖南省自然科学基金面上项目，基于生成对抗网络的涡轴发动机中央传动齿轮故障识别，主持，起止时间：2021.01-2023.12

4. 湖南省自然科学基金面上项目，基于深度矢量特征的涡轴发动机多分支传动链齿轮故障诊断，主持，起止时间：2025.1-2027.12.

5. 湖南省教育厅重点项目，基于深度胶囊网络的航空发动机转子叶片碰摩故障识别，主持，起止时间：2025.1-2027.12.

6. 湖南省教育厅优秀青年项目，基于栈式稀疏去噪自编码网络的直升机尾传动系统故障辨识，主持，起止时间：2022.1-2024.12.

    代表性荣誉奖励

1. 蒋玲莉,仝宁可,韩清凯,冯和英,杨大炼,吴国雄.航空动力装备动力学性能试验技术，湖南省技术发明二等奖，2018年

    代表性授权发明专利

1. 杨大炼,张文斌,周浩,宾光富,伍济钢,沈意平,刘翊.发明专利：基于修正有限元的裂纹螺旋锥齿轮时变啮合刚度计算方法. 专利号：2022103657611.

2. 杨大炼, 李仁杰, 张帆宇, 沈意平, 王平. 发明专利：用于双转子不对中故障识别的DBN参数选取方法.专利号：ZL 2021101406968.

3. 杨大炼，苗晶晶;姜永正;郭帅平;肖冬明;沈意平.发明专利：一种计算机绘图用的多边形填充方法.专利号：ZL 201910338522.5.

4. 杨大炼，李仁杰，张帆宇，宾光富，王平.发明专利：基于改进D-S证据融合的转子不对中状态识别方法.专利号：ZL 202110140695.3.

5. YANG Dalian, ZOU Junjun, ZHANG Wenbin, GUO Shuaiping, LI Honguang, 发明专利；WAN Zhenhua.QUANTITATIVE IDENTIFICATION METHOD FOR BIROTOR MISALIGNMENT, REPUBLIC OF SOUTH AFRICA，专利号：2021/09556.

6. 杨大炼，苗晶晶，张帆宇，蒋玲莉，郭帅平，宾光富，沈意平，姜永正，冯和英，李学军.发明专利：一种移动式转子系统不对中多维度定量检测装置及方法，专利号：ZL 201910698488.2.

7. 杨大炼，苗晶晶，张帆宇，蒋玲莉，郭帅平，王广斌，姜永正. 发明专利：一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法，专利号：ZL201811581450.9.

8. 李泓冈，杨大炼，张洋，姜永正，管成林，马俊飞.发明专利：一种用于中小型折叠翼无人机的机翼折叠展开装置，专利号：ZL 2024109138612.

9. 陶洁，杨飘，肖钊，杨大炼，邓杰文，黄佳灵.发明专利：一种基于时空相关性的风速预测方法及系统，专利号：ZL 2024118225747.

    代表性论文

1. Yang Dalian, Zou Junjun, Long Hui. Capsule networks for intelligent fault diagnosis: a roadmap of recent advancements and challenges [J]. Expert Systems With Applications, 2026, 296 (PB): 128814-128814. (SCI)

2. Tang Zhenyu, Yang Dalian, Tan Lirong, Zengliying.Deep learning-based time series forecasting for bearing remaining useful life: Recent advances, hybrid architectures, and targeted enhancements[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2025, 162 (PC): 112457-112457. (SCI)

3. Yang Dalian, Zhang Yang, Li Renjie,Long Hui, Huang Changzhen. Enhanced diagnosis of planetary gear train faults based on bispectrum and attention mechanism deep convolutional generative adversarial networks [J]. Scientific Reports, 2025, 15 (1): 22501-22501. (SCI)

4. Dalian Yang, Wenbin Zhang, Yongzheng Jiang. Mechanical fault diagnosis based on deep transfer learning: a review. Measurement Science and Technology, 2023, 34(2023):1-15.(SCI)

5. Yang Dalian, Zhang Fanyu, Miao Jingjing, Zhang Hongxian, Li Renjie, Tao Jie. Dual-rotor misalignment fault quantitative identification based on DBN and improved D-S evidence theory, Mechanics & Industry .2021,22(24):1:10 (SCI)

6. Dalian Yang, Liman Chen, Lingli Jiang, Ping Wang, and Jie Tao. Research on the Influence of Time-Varying Excitation on Vibration Characteristics of the Spiral Bevel Geared Transmission System with Broken Teeth. Shock and Vibration, 2021, 2021(2):1-10. (SCI)

7. Dalian Yang, Jingjing Miao, Fanyu Zhang, Zhuo Fu, Yilun Liu. Effects of Prebending Radii on Microstructure and Fatigue Performance of Al-Zn-Mg-Cu Aluminum Alloy after Creep Age Forming[J]. Metals,2019, 9(6),630:1-9.(SCI)

8. YANG Dalian, LIU Yilun, LI Songbai, LIU Chi, YI Jiuhuo, MA Liyong. Effects of aging temperature on microstructure and high cycle fatigue performance of 7075 aluminum alloy [J].Journal of Wuhan University of Technology (material science). 2017,32(3):677-684. (SCI)

9. Yang Dalian, Liu Yilun, Li Songbai, Tao Jie, Liu Chi, Yi Jiuhuo. Fatigue crack growth prediction of 7075 aluminum alloy based on the GMSVR model optimized by the artificial bee colony algorithm [J]. Engineering Computations.2017, 34(4):1-21. (SCI)

10. 杨大炼,张帆宇,李仁杰,张宏献,陶洁. DBN参数对双转子不对中故障特征提取的影响及综合评估优选研究[J]. 振动与冲击, 2021,40(12):151-158. (EI)