报告题目: 仿真赋能装备健康——高端装备PHM的系统化思维与智能化演进

个人简介:朱焰冰，成都卡莱博尔信息技术股份有限公司副总裁，高级工程师、研究员，毕业于北京大学软件工程专业，工业大数据科学与工业智能领域专家。长期致力于云计算、高性能计算、大数据、自然语言处理、人工智能等技术研究，专注高端装备工业领域的数据规范和标准建设工作20年以上，在航空航天、能源电力、轨道交通等高端装备工业大数据和工业智能应用领域具有丰富的项目实践经验，曾荣获吴文俊人工智能科学技术二等奖，获得国家发明专利5项，计算机软件著作30多项。近年来，主要从事复杂系统建模、智能算法研究以及评价，聚焦AI和仿真在PHM领域的应用实践与产业发展，探索如何通过融合技术,解决高可靠性、低成本与短周期之间的平衡等实际问题，同时组织和主持PHM设计与验证工具以及相关软件的研究开发工作。

报告摘要:报告以“仿真赋能健康”为主题，聚焦仿真技术在高端装备故障预测与健康管理（PHM）领域的应用与演进。报告人从时间、技术、系统三个维度系统回顾仿真与PHM的融合历程，重点阐述仿真在PHM中的三大核心应用——需求论证仿真、架构验证仿真和运维推演仿真，展示其在装备全寿命周期中的价值支撑作用。同时，结合“基于模型的PHM系统工程”理念，介绍贯穿需求分析、总体设计、工程研制与综合验证的十类关键模型体系，提出以模型为核心实现PHM研发的标准化与可验证。报告最后对AI与仿真深度融合的未来趋势进行展望，提出从“预测”走向“自治”的智能化转型思路，为仿真学界与工业界的深度融合提供新的方向与实践框架。