姓名：胡胜

职称：副教授

电子邮箱：husheng@xpu.edu.cn

办公地点：7-306（临潼校区）

办公电话：15991381961（微信）

n 基本情况

胡胜，男，西安交通大学工学博士，副教授，硕士生导师。中国机械工程学会可靠性工程分会委员；先后主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金、陕西省自然基础研究计划、重点实验室开放基金等纵向项目7项，主持企业横向项目1项；参与国家级/省部级科研项目4项；发表论文50余篇，其中SCI/EI收录30余篇，申请国家发明专利4项；担任《Data Science and Management》、《重庆大学学报》、《机械设计》、《制造业自动化》、《西安工程大学学报》等国内外期刊青年编委，担任多个国内外重要学术期刊审稿人。

n 研究领域

智能制造与质量控制，质量可靠性与运维管理，机器学习与人工智能

n 教学方面

承担《智能制造导论》、《人工智能技术》、《系统建模与仿真》、《并行工程》、《供应链管理》本科生课程，《机器学习及其应用》、《质量工程与可靠性》研究生课程。指导本科生获国家级大学生创新创业项目1项（202410709033），累计指导学生参加中国大学生机械工程创新创意大赛获国家奖2项、省奖10余项，获陕西省工业工程改善创意竞赛优秀指导教师；指导研究生获2022年研究生创新基金、获2024年研究生创新成果展校级特等奖、获2024年校级优秀硕士论文，参加SRSE2024国际会议获最佳学生论文奖等荣誉奖励。担任学院三全育人导师团2021级智能制造工程专业班级导师。

n 科研方面

作为负责人先后主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金、陕西省自然基础研究计划、重点实验室开放基金等纵向项目7项，主持企业横向项目1项；重点参与国家级/省部级科研项目4项；发表论文 50余篇，其中 SCIEI 收录 30 余篇。参与组织多次国际国内会议并做学术报告，在2024年WCMEIM国际会议上作特邀报告，担任CCDC2023分会场副主席。

科研项目（部分）

[1] 主持国家自然科学基金青年项目，72001166，2020.01-2023.12.

[2] 主持教育部人文社会科学研究青年基金项目，24YJC630073，2024.08-2027.07.

[3] 主持陕西省自然科学基础研究计划项目，2022JQ-721, 2022.01-2023.12.

[4] 主持自主智能无人系统全国重点实验室开放基金项目，2024.01-2024.12

[5] 主持现代制造质量工程湖北省重点实验室开放基金项目，KFJJ-2024007，2024.10-2025.09.

[6] 主持陕西省“十四五”规划课题，SGH24Y2448，2025.01-2026.12.

[7] 主持中国纺织工业联合会科技指导计划项目，2020112，2020.09-2022.09.

[8] 主持企业横向项目：2024KJ-519，2025.01-2026.12

[9] 重点参与国家自然科学基金面上项目，51675418，2017.01-2020.12，2/8.

[10] 重点参与国家自然科学基金面上项目，51275399，2013.01-2016.12，3/7.

[11] 参与陕西省重点研发计划项目，2024GX-YBXM-278，2024.01-2025.12，3/9.

[12] 参与国家重点研发计划项目，2019YFB1707205-1，2020.06-2023.05，10/30.

发表论文（部分）

[1] Sheng Hu, Jiaqi Zhang. Modeling of fabric sewing break detection based on U-Net network. Textile Research Journal, 2024: 1-12. DOI: 10.1177/00405175241259204.

[2] Sheng Hu, Di Wu, Xi Zhang, etal. Sensitivity analysis-based quality optimization strategy for multi-correlation parameters in spinning process. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering. 2024, 1-11. DOI: 10.1177/09544089241270749.

[3] Sheng Hu, Gang Zhang, Zhao Xiaohui, et al. A method for yarn quality fluctuation prediction based on multi-correlation parameter feature subspace mechanism in spinning process. Journal of Engineered Fibers and Fabrics. 2023(8), 1-12. DOI: 10.1177/15589250231208703.

[4] 胡胜,王紫悦,张守京,等. 基于卷积神经网络轻量化的改进SSD异纤检测方法. 计算机集成制造系统. 2025,31(1),171-181.

[5] 胡胜,王紫悦,张守京.异纤分拣机输棉通道结构对气流稳定性的影响.纺织学报.2024, 45(9):194-203.

[6] 胡胜,高冰冰,张溪,等.基于局部线性嵌入的制造过程多重共线性参数特征选择.中国机械工程, 2024. https://link.cnki.net/urlid/42.1294.TH.20240921.1749.008.

[7] 胡胜,李文,赵小惠,等. 基于特征空间变换的纺纱过程多关联参数质量波动异常检测.计算机集成制造系统. 2023, 29(7): 2224-2232.

n 获奖荣誉

[1] 西安工程大学优秀硕士论文指导教师（2024）

[2] The 6th SRSE 2024国际会议最佳学生论文奖（2024）

[3] 中国双法研究会工业工程分会优秀论文奖（2023）

[4] 陕西省工业工程改善创意竞赛优秀指导教师（2021）

n 社会服务

[1] 学会兼职：中国机械工程学会可靠性工程分会委员，中国机械工程学会高级会员，中国自动化学会会员、中国人工智能学会会员

[2] 评审专家：担任机械工程领域高质量科技期刊分级目录评审专家、教育部研究生学位论文抽检评审专家

[3] 期刊编委：担任《Data Science and Management》、《重庆大学学报》、《机械设计》、《制造业自动化》、《西安工程大学学报》等国内外期刊青年编委

[4] 期刊审稿：IEEE Transactions, Journal of intelligent manufacturing, International Journal of Production Research, Swarm and Evolutionary Computation, International Journal of Industrial Engineering Theory, Applications and Practice, Textile Research Journal、制造技术与机床、信息与控制、丝绸等20余份国内外期刊审稿专家

n 大会报告

[1] Multi-condition quality prediction based on hybrid transfer learning. The 6th International Conference on System Reliability and Safety Engineering (SRSE 2024), October 11-14, 2024, Hangzhou, China.

[2] Quality fluctuation evaluation for isolated forests theory. The 2024 7th World Conference on Mechanical Engineering and Intelligent Manufacturing (WCMElM 2024), 11.29-12.01, 2024, Wuhan, China.

[3] A vector splicing-based multi-source heterogeneous data fusion for quality fluctuation characterization. 2023年中国自动化大会（CAC2023），11月17-19日，重庆.

[4] 多关联参数模式下的质量波动建模与评价. 2023年中国优选法统筹法与经济数学研究会工业工程分会年会, 10月27-29日，西安.

[5] Random forest-based quality fluctuation stability analysis for early abnormal warning. 第35届中国控制与决策会议（CCDC 2023），5月20-22日，宜昌.

[6] Foreign fibers detection using improved Otsu-based maximum entropy. 2022 6th International Conference on Robotics and Automation Sciences (ICRAS 2022), June 9-11, 2022, Wuhan, China.

[7] Quality spectra fluctuation modeling for manufacturing process based on deep transfer learning. The Fourth international Conference on Mechanical, Electric and Industria Engineering (MElE2021), May, 22-24, 2021, Kunming, China.