姚行艳,女,博士,副教授,硕士生导师
2015年博士毕业于重庆大学光电工程学院仪器科学与技术专业
2015年4月入职重庆工商大学
2017年9月到2019年5月于美国马里兰大学帕克分校CALCE中心访问博后
研究方向:智能健康状态监测、电池安全及可靠性、故障诊断与预测、大数据分析、新一代人工智能技术及其应用。主持国家自然科学基金、重庆市自然科学基金等省部级项目10余项;在国际国内学术刊物和国际学术会议发表学术论文30余篇,其中被SCI、EI检索论文20余篇;出版专著2部;申请/授权国家发明专利20余项。担任Energy、Applied Energy、Advanced engineering informatics、Expert systems with applications、Signal processing等期刊审稿专家。
邮件:yaoxingyan-jsj@163.com
(一)部分主持承担项目
[1].重庆市自然科学基金项目,复杂耦合条件下锂离子电池热失控状态评估,2023-07-01到2026-06-30,主持
[2].重庆市教委自然科学研究项目,多因素耦合环境下锂离子电池热失控.状态评估,2023-07-01到2026-06-30,主持
[3].重庆市自然科学基金项目,基于多源信息融合的动力锂离子电池热失控状态识别与预警研究,2020.07-2023.06,主持
[4].重庆市教委科学技术研究项目,锂离子电池热失控预警及控制策略研究,2022.08-2024.07,主持
[5].重庆市教委科学技术研究项目,动力锂离子电池热起火仿真及实验研究,2022.01-2023.12,主持
[6].重庆市教委科学技术研究项目,锂离子电池热失控预警及控制策略研究,2023.01-2024.12,主持
[7].电动汽车极限安全测试评价技术研究,企业横向,2022.01-2024.12,主持
[8].国家自然科学基金,路面激励下液压阻尼衰变驱动机制的深度学习与剩余寿命预测,主持
(二)部分代表性研究论文
[1].Yao X Y, Chen G, Pecht M, et al. A novel graph-based framework for state of health prediction of lithium-ion battery[J]. Journal of Energy Storage, 2023, 58: 106437.
[2].Yao X Y, Chen G, Hu L, et al. A multi-model feature fusion model for lithium-ion battery state of health prediction[J]. Journal of Energy Storage, 2022, 56: 106051.
[3].Yao X Y,Saxena S, Su L, et al. The Explosive Nature of Tab Burrs in Li-Ion Batteries[J]. IEEE Access, 2019, 7: 45978-45982.
[4].Yao X Y, Lingxi Kong, Pecht M.Reliability of Cylindrical Li-ion Battery Safety Vents[J]. IEEE Access, 2020, 8: 101859- 101866
[5].Yao X Y, Pecht M. Tab Design and Failures in Cylindrical Li-ion Batteries[J]. IEEE Access, 2019, 7: 24082-24095..
[6].Yao X Y,Pecht M. Effect of metal foams on the dynamic response time of a magnetorheological damper[J]. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2019 (Preprint): 1-15.
[7].胡力月,姚行艳.基于正交试验的锂离子电池热失控仿真[J].储能科学与技术,2023,12(04):1268-1277.
(三)部分授权专利
[1] 姚行艳,刘传文,喻其炳,李川.一种阻尼器故障检测方法及系统. ZL 201610142850.4[p].2019.03.26
[2] 姚行艳,李勇,李川,陈旭东,刘杰,陈志强,白云,喻其炳,王晓丹,基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法,ZL201611071224.7,20190816
[3] 姚行艳,李川,喻其炳,刘杰,白云,陈旭东,陈志强,余婷梃,基于智能聚类粒子滤波器汽车阻尼器性能衰退预测方法,ZL201710602388.6, 20200922
[4] 姚行艳,一种磁流变液自适应超声传感器及检测方法,ZL2018116187707,20181228
[5] 姚行艳,陈国麟,一种深度学习的锂离子电池热失控预警方法,ZL 2022 1 0162536.8
(四)部分指导学生获得科研项目及比赛获奖
[1] 基于大模型的电池健康状态估计,2024.07-2026.07,重庆市大学生创新创业训练项目
[2] 基于遗传编程对锂离子电池自动构建特征研究,2024.07-2026.07,2024年度学生科技创新基金
[3] 锂离子电池热失控数据增强方法研究,2023.07-2025.07,重庆市大学生创新创业训练项目
[4] 基于图像识别的高校图书馆座位余量预测,2021.090-2023.09,重庆市大学生创新创业训练项目
[5] 锂离子电池热失控极限安全研究,2021.09-2023.09,重庆市大学生创新创业训练项目
[6] 智稳双全—汽车智能阻尼器及自诊断系统,第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛,国家铜奖
[7] 智稳双全—汽车智能阻尼器及自诊断系统,第九届中国国际“互联网+”大学生创新 创业大赛,重庆金奖