貴州大學副教授，工學博士，碩士生導師
地址：貴州省貴陽市花溪區(qū)貴州大學西校區(qū)機械樓
郵箱：lyy@gzu.edu.cn
主要研究領域
主要研究方向為智能制造、無人機。
教育背景與工作經(jīng)歷
2018.1至今，貴州大學，機械工程學院，副教授
2012.6-2017.12，貴州大學，機械工程學院，工學博士
2004.9-2007.6，貴州大學，機械工程學院，工學碩士
2000.9-2004.6，貴州工業(yè)大學，機械工程學院，工學學士
學術兼職
《工程科學與技術》、《Smart Construction》、《中國測試》等期刊青年編委，多個國際SCI期刊特邀審稿人。
教授課程
本科：機械設計、機械原理、機械設計基礎等。
指導學生
指導學生獲 “華為杯” 中國研究生數(shù)學建模競賽二等獎;
指導學生獲中國國際 “互聯(lián)網(wǎng) +” 大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽貴州省銀獎;
指導學生獲貴州省大學生機械創(chuàng)新設計大賽一等獎等榮譽。
項目經(jīng)歷
數(shù)據(jù)驅(qū)動的區(qū)域多模式協(xié)同場景建模與業(yè)務跨界融合技術研究，國家重點研發(fā)計劃課題，主持；
航空裝備制造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域網(wǎng)絡協(xié)同制造關鍵技術研究與應用，國家重點研發(fā)計劃課題后補助項目，主持；
數(shù)據(jù)驅(qū)動的無人機服役性能與異常溯源研究，國家自然科學基金面上項目，參與。
論文與專著
論文：
[1] Zhao X, Liya Y, Shaobo L, Chuanjiang L, Yixiong F, et al. An Optimized Oversampling-Based Federated Transfer Learning Approach for Rotating Machinery Cluster Fault Diagnosis[J], Journal of Computational Design and Engineering, 2025, 12(8): 154-172.
[2] Chenglei H, Liya Y, Yun J, Lan X, Xiaoping M, Peng A, Bai X, et al. Deep-Learning Approach for Developing Bilayered Electromagnetic Interference Shielding Composite Aerogels Based on Multimodal Data Fusion Neural Networks[J], Journal of colloid and interface science, 2025, 688: 79-92.
[3] Yuan B, Liya Y, Shaobo L, Young-sik C, Chuanjiang L, et al. A Novel Product Shape Innovation Design Method Based on Kansei Engineering and GAN Model with Limited Sample Data[J], Journal of Engineering Design, 2025
[4] Chenglei H, Lingjun Z, Bai X, Xingxing Z, Liya Y, Lan X, Qiang Z, et al. Electromagnetic Interference Shielding Composite Aerogels with Asymmetric Structures Developed in Aid of Neural Network[J], Composites science and technology, 2024, 251
[5] Lei Y, Shaobo L, Liya Y, Caichao Z, Congbao W, et al. Multi-source Data Fusion-Based Knowledge Transfer for Unmanned Aerial Vehicle Flight Data Anomaly Detection and Recovery. [J], Scientific reports, 2025, 15(1)
[6] Fengbin W, Shaobo L, Junxing Z, Liya Y, Xuan X, Libang W, et al. Q-learning-based Exponential Distribution Optimizer with Multi-Strategy Guidance for Solving Engineering Design Problems and Robot Path Planning[J], RESULTS in ENGinEERinG, 2025, 27
[7]Guilin Yang, Liya Yu. A Chimp Algorithm Based on the Foraging Strategy of Manta Rays and Its Application[J], PLoS ONE, 2024, 19(3)
[8] Rongxiang X, Liya Y, Shaobo L, Fengbin W, Tao Z, Panliang Y, et al. Multi-Strategy-Improved Growth Optimizer and Its Applications[J], Axioms, 2024, 13(6)
[9]錢冠翔,于麗婭,李傳江,等.基于BERT-Tiny Transformer-CRF的自動化裝配命名實體識別方法[J/OL].計算機集成制造系統(tǒng),1-23[2025-06-11].
[10]謝燦坤,于麗婭,張濤,等.增強型霜冰優(yōu)化算法的復雜環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃[J].計算機應用研究,2025,42(01):185-195.
[11]楊貴林,于麗婭,周鵬,等.基于NSGA-Ⅲ算法的云制造中機床供需組合匹配研究[J].組合機床與自動化加工技術,2024,(12):187-192.DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2024.12.035.
[12]胡萬望,于麗婭,張濤,等.應用多策略融合改進哈里斯鷹算法的移動機器人路徑規(guī)劃方法[J].中國測試,2024,50(09):1-12.
專著：
[1] 于麗婭、張安思、李少波，制造大數(shù)據(jù)深度學習理論與實踐,電子工業(yè)出版社, 2025年11月
[2] 李傳江、于麗婭，智造未來：AI引領高效、靈活、低成本生產(chǎn)新紀元,上海科學技術出版社, 2025年3月
發(fā)明專利與軟件著作權
發(fā)明專利：
[1]貴州大學.一種基于協(xié)同過濾的多業(yè)務場景推薦建模方法及系統(tǒng):202510971724.9[P].2025-10-03.
[2]貴州大學.基于隨機混沌免疫優(yōu)化算法的物流配送中心選址方法:202510896971.7[P].2025-09-16.
[3]貴州大學.基于因果推理的無人機故障重要特征參數(shù)優(yōu)選方法、系統(tǒng)介質(zhì):202510130731.6[P].2025-03-07.
[4]貴州大學.一種基于感性工學和GAN的有限樣本產(chǎn)品眾包設計方法:202510666562.8[P].2025-08-12.
[5]貴州大學.一種基于多策略人工旅鼠算法的云-邊-端任務調(diào)度方法:202510575217.3[P].2025-06-03.
[6]貴州大學.一種高精度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法的云任務模型方法:202411467773.0[P].2024-12-27.
[7]貴州大學.基于聯(lián)邦學習的工業(yè)設備集群非獨立同分布數(shù)據(jù)處理框架:202410893765.6[P].2024-09-27.
[8]貴州大學.一種用于非獨立同分布情況下的聯(lián)邦元學習故障診斷方法:202410725867.7[P].2024-08-20.
畢業(yè)生去向
1.中國電信、比亞迪、黎陽航發(fā)、中航貴飛等。