青教风采
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岳晓乐
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2003年到2013年在西北工业大学取得学士、硕士和博士学位,2010年至今在工作,现任教授,曾于2017年到2018年在美国加州大学默塞德分校做访问学者。研究方向是非线性随机动力系统。

近年来他先后主讲《高等数学》《概率论与数理统计》《多元统计分析》《随机动力系统》《数理统计》等5门本科生课程,《高等数理统计》《数据科学》《An Introduction to Stochastic Dynamical System》《Advance Statistics》等4门研究生、留学生课程。

近五年,他主持国家自然科学基金面上项目2项、陕西省自然科学基金面上项目1项、参与国家自然科学基金重点项目1项(4/10)、国家重点研发计划课题1项(4/36),在国际著名期刊Chaos, IJBC, PEM等发表SCI论文20余篇。个人入选陕西省高校青年杰出人才支持计划。近年来代表创新性工作如下:

1.提出了动力系统全局分析的高效胞映射方法,突破了在计算精度和计算速度上的瓶颈。解决了胞映射方法一直以来所面临的求解维数低、求解精度差的困境,相关成果发表在Chaos, Int. J. Bifurcat. Chaos, 并获教育部自然科学奖二等奖(第3)。

2.揭示了随机扰动下动力系统的全局演化规律,阐明了随机分岔现象发生的新机制,提出了基于全局不变集的响应求解算法,相关成果发表在Chaos, Solitons and Fractals, Probabilist. Eng. Mech.等期刊,并获陕西省科学技术奖一等奖(第6)。

3.建立了试验数据和动力学模型双驱动的深度学习下的胞映射方法,成功应用于起落架缓冲性能优化问题,实现了不同工况下响应结果的准确预测。


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