个人信息

姓名:杨赞

国籍:中国

性别:

毕业院校:华中科技大学

职称:副教授

学位:博士

职称类别:高级

岗位类别:教学科研并重

电子邮件:yangzan@ncu.edu.cn

所在单位:先进制造学院

办公地址:机电楼D120

个人信息

杨赞(Zan Yang),男,1994-10,博士,南昌大学先进制造学院教师。从事复杂机械产品性能精确建模和优化方面的研究和应用工作,致力于通过数学和人工智能等手段使产品的性能得到精准预测和优化,应用研究重点关注面向复杂装备的智能优化设计与面向复杂场景的智能识别等方向研究,理论研究包括设计高效的机器学习辅助的智能进化算法、设计高鲁棒性轻量化的深度学习网络模型。主持/参与国家自然科学基金5项、江西省重大科技研发专项1项、江西省主要学科学术和技术带头人培养项目1项、江西省工信院关于申报国家级智能制造企业咨询辅导项目1项、南昌市博士科研创新中心项目1项、南昌大学青年人才培育创新基金项目1项;获江西省科技进步二等奖1项、中国产学研合作促进会科技创新奖创新成果奖二等奖、南昌大学教学成果奖特等奖1项;发表SCI论文50余篇(ESI高被引2篇、中国科学院一区30余篇),Google学术引用1100余次,以第一/通讯作者在《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》、《Expert Systems with Applications》、《Tribology International》、《Swarm and Evolutionary Computation》等中国科学院TOP期刊上发表SCI论文30余篇,授权国家发明专利30余;担任《机械设计》、《智能制造》、《CJME: Additive Manufacturing Frontiers》与《Journal of Intelligent Construction》等国际权威期刊青年编委。

教育经历

[1] 201609-202206 华中科技大学 博士研究生

[2] 201209-201606 山东科技大学 大学本科

工作履历

[1] 2022.07.01- 本职工作 南昌大学先进制造学院

科研项目

国家自然科学基金地区科学基金

关于申报国家级智能制造企业咨询辅导项目

国家自然科学基金面上项目

国家自然科学基金青年科学基金项目

江西省重大科技研发专项“揭榜挂帅”企业需求类项目

江西省主要学科学术和技术带头人培养项目

南昌市科研创新中心项目

南昌大学青年人才培育创新基金项目

科研成果

已发表论文(共50余篇SCI(ESI高被引2篇,中科院一区30余篇),其中第一/通讯作者共30余篇,Google学术引用1100余次,部分论文如下):

   [1] Yang, Zan; Chu, Sheng; Liu, Jiansheng; et al; Incorporating gradient information into dimension perturbation mutation for high-dimensional expensive optimization[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 84: 101446. (第一作者,中科院一区)

   [2] Tao, Hongkang; Liu, Jiansheng; Yang, Zan*; et al; Revolutionizing flame detection: Novelization in flame detection through transferring distillation for knowledge to pruned model, Expert Systems with Applications, 2024: 123787. (通讯作者,中科院一区)

    [3] Chu, Sheng; Yang, Zan*; et al; Explicit topology optimization of novel polyline-based core sandwich structures using surrogate-assisted evolutionary algorithm, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2020, 369:113215. (通讯作者,中科院一区)

    [4] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao, Liang; et al; A general framework of surrogate-assisted evolutionary algorithms for solving computationally expensive constrained optimization problems, Information Sciences, 2023, 619: 491-508. (第一作者,中科院一区)

    [5] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao Liang; et al; Surrogate-assisted MOEA/D for Expensive Constrained Multi-Objective Optimization[J]. Information Sciences, 2023: 119016. (第一作者,中科院一区)

    [6] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao, Liang; et al; Surrogate-assisted classification-collaboration differential evolution for expensive constrained optimization problems, Information Sciences, 2020, 508: 50-63. (第一作者,中科院一区)

   [7] Liu, Jiansheng; Chen, Jin; Yang, Zan*; et al. Two-layer surrogate-assisted collaborative framework for expensive constrained optimization problems involving mixed integer variables, Information Sciences, 2024: 121522. (通讯作者,中科院一区)

    [8] Du, Xing; Lu, Shiyi; Tang, Rui; Li, Xiaobing; Miao, Jiacheng; Yang, Zan*; et al; An efficient method for designing high-performance planetary roller screw mechanism with low contact stress, Tribology International, 2023, 187:108709. (通讯作者,中科院一区)

    [9] Yang, Zan; Jiang, Chen; Liu Jiansheng; Computationally expensive constrained problems via surrogate-assisted dynamic population evolutionary optimization[J]. Complex & Intelligent Systems, 2025, 11(2): 146. (第一作者,中科院二区)

    [10] Liu, Jiansheng; Yuan, Bin; Yang, Zan*; Qiu, Haobo; Population State-driven Surrogate-Assisted Differential Evolution for Expensive Constrained Optimization Problems with Mixed-Integer Variables, Complex & Intelligent Systems, 2024: 1-22. (通讯作者,中科院二区)

    [11] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao, Liang; at al; Constraint boundary pursuing-based surrogate-assisted differential evolution for expensive optimization problems with mixed constraints, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2023, 66(2): 40. (第一作者,中科院二区)

    [12] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao, Liang; et al; Two-layer adaptive surrogate-assisted evolutionary algorithm for high-dimensional computationally expensive problems, Journal of Global Optimization, 2019, 74: 327-359. (第一作者,中科院二区)

    [13] Yang, Zan; Qiu, Haobo; Gao, Liang; et al; A surrogate-assisted particle swarm optimization algorithm based on efficient global optimization for expensive black-box problems, Engineering Optimization, 2019, 51(4): 549-566. (第一作者,中科院三区)

      [14] Liu Jiansheng; Yuan Bin; Yang Zan*; et al; Research on dual-command operation path optimization based on Flying-V warehouse layout, High Technology Letters, 2023, 29(4): 388-396. (通讯作者,EI期刊论文)

      [15] Liu, Yuanhao; Yang, Zan; et al; A Kriging-assisted Double Population Differential Evolution for Mixed-Integer Expensive Constrained Optimization Problems with Mixed Constraints[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 84: 101428. (第二作者,中科院一区)

      [16] Liu, Yuanhao; Yang, Zan; Jiang Chen; et al; A surrogate-assisted differential evolution for expensive constrained optimization problems involving mixed-integer variables, Information Sciences, 2022, 622: 282-302. (第二作者,中科院一区)

      [17] Liu, Yuanhao; Yang, Zan; Jiang Chen; et al; A surrogate-assisted differential evolution for high-dimensional expensive constrained optimization problems with mixed-integer variables. Expert Systems with Applications, 2025: 126729. (第二作者,中科院一区)

      [18] Liu, Yuanhao; Yang, Zan; et al; Lightweight design optimization of two-layer corrugated cored sandwich panel under blast loading using surrogate-assisted different evolution for mixed-integer variables, Engineering Structures, 2024, 321: 118963. (第二作者,中科院一区)

      [19] Jiang, Chen; Qiu, Haobo; Yang, Zan; et al; A general failure-pursuing sampling framework for surrogate-based reliability analysis[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2019, 183: 47-59. (第三作者,中科院一区,ESI高被引论文)

      [20] Chen, Liming; Qiu, Haobo; Gao, Liang; Yang, Zan; Xu, Danyang; Exploiting active subspaces of hyperparameters for efficient high-dimensional Kriging modeling, Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 169: 108643. (第四作者,中科院一区)

已授权专利(共20余个,部分专利如下):

1、面向高维昂贵优化问题的代理模型辅助的并行协同方法

2、面向混合整数昂贵优化问题的代理模型辅助差分进化方法

3、一种机器学习优化设计方法及系统

4、面向高维昂贵优化问题的梯度信息驱动维度扰动变异方法

5、一种基于机器学习的IN718镍基合金成形缺失数据生成与预测方法

6、一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化算法

7、一种基于信息融合的机翼升阻比机器学习优化设计方法

8、一种汽车后副车架轻量化设计方法及系统

9、注意力信息增强的径向基函数优化设计方法

10、一种隐身电站设计的优化方法及系统

11、一种基于深度卷积神经网络的隐球菌图像识别方法

12、一种基于数据增强DETR 的隐球菌识别方法及系统

13、一种疟原虫图像检测方法及系统

14、一种面向结构可靠性分析的通用动态追踪序列采样方法

15、一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用

已公开专利(共30余个,部分专利如下):

1、一种机器学习引导的动态种群优化设计方法

2、一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法

3、基于ML 的全回转推进器驱动轴服役寿命与轻量化设计方法

4、一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法

5、基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法

6、一种基于机器学习的红外隐身材料膜层优化设计方法

7、基于图像分割的隐球菌荚膜厚度检测方法及系统

8、面向多目标昂贵约束优化问题的代理模型辅助的MOEA/D方法

9、一种火焰动态识别方法及系统

10、一种基于全局与局部代理模型辅助的双区域协同优化方法

11、一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法

12、一种隔板式的防漏气负压污水收集井

13、一种磁吸伸缩式的防漏气负压污水收集井

14、一种夜间图像快速增强方法

15、一种具有局部双向敛散结构流道的燃料电池