2025年6月4日下午，东北大学333体育平台app“闻智讲堂”专家学者报告会在教学馆214举行。本次报告会特邀陈岳剑老师作题为“物理知识驱动机器学习及其装备状态监测方面的应用”学术报告，学院相关专业师生参加此次学术活动。讲座由张永超老师主持。
在本次报告中，张永超老师首先介绍了陈岳剑老师的个人求学经历和工作经历。报告会上，陈老师系统阐述了物理知识驱动机器学习领域的三个科研内容：物理知识驱动的超参数选择，通过引入物理约束来增强模型参数调优方法；显式速度集成的循环神经网络，通过将转速决定振动特性这一物理定律融入到网络结构设计，改善循环神经网络的准确性和稳定性；物理知识驱动的残差建模，通过纠正机器学习预测与物理模型之间的偏差，确保更可靠的回归输出。
陈老师还结合工程实践讨论了这些技术在旋转机械和铁路车辆中的应用，展示如何通过融合物理知识来增强这些领域的预测能力。报告内容深入浅出，既有理论深度又具实践价值，引发了在场师生的浓厚兴趣。在互动环节，与会师生就技术细节、应用前景等问题与陈老师展开了热烈讨论，现场学术氛围浓厚。
附：陈岳剑，曼尼托巴大学助理教授、博士生导师。2020年获得加拿大阿尔伯塔大学（QS-92）机械工程专业博士学位，师从加拿大工程院院士左明健教授，而后在该校任职博士后至2021年；2021年-2024年期间任职同济大学载运工具运用工程专业特聘研究员、博导。研究方向包括：状态监测、智能运维、物理信息神经网络等。已先后主持了加拿大自然科学与工程研究基金、中国国家自然科学基金、上海市人才项目、国重实验室开放课题、中车中船等企业委托项目；参与了国家自然科学基金面上项目，加拿大的自然科学基金Discovery Grant、重点研发、Mitacs校企合作、Mitacs国际交流项目。在IEEE Trans Ind Informat、Mech Syst Signal Pr、J Sound Vib等国际高水平期刊发表学术论文40余篇，其中一作/通讯38篇，担任IEEE Trans Ins Mea、IEEE Sens J、Ini J Progn Health M、Mechat Sys Ctrl J期刊编委，Mech Syst Signal Pr、Reliab Eng Syst Safe等7个国际高水平期刊的客座编辑，JDMD、城市轨道交通研究期刊青年编委，获授权中国发明专利12项。另外，还获得阿尔伯塔未来科技创新奖、加拿大旋转机械年会最佳论文奖、国际预测与健康管理数据分析竞赛奖等科研奖励。