个人简介：2018年博士毕业于北京航空航天大学系统工程专业。2019-2020年于清华大学工业工程系做博士后。2021年至今于中央民族大学工作，现任副教授。

科研项目：主持国家级及校级项目2项，作为项目骨干参加国家级项目及省部级项目4项。

主持国家级科研项目包括：

国家自然科学基金青年科学基金项目，2022-2024年，机理模型与数据驱动方法融合的变幅载荷下疲劳可靠性研究，30万元，项目负责人

参与国家级及省部级科研项目包括：

国家重点研发计划重点专项，2019-2022年，工业机器人智能故障诊断及健康评估系统

国家自然科学基金面上项目，2019-2022年，基于小时间尺度原位试验的疲劳小裂纹扩展机理研究和寿命预测

北京市自然基金，2019-2022年，基于数字孪生技术的城轨列车走行系统故障预测与健康管理

科研与教学成果：出版专著1部；发表学术论文20余篇，其中sci论文10余篇；参与发明专利3项。代表作有：

[1]. Jiang S, Zhang W. A hybrid approach of modified bootstrap and physics-based methods for probabilistic fatigue life prediction considering overload effects, Probabilistic Engineering Mechanics, 2022, 70, 103343.

[2]. Jiang S, Li Y-F. Dynamic Reliability Assessment of Multi-cracked Structure under Fatigue Loading via Multi-State Physics Model. Reliability Engineering & System Safety, 2021, 213, 107664.

[3]. Zhou T, Jiang S*, Han T, Zhu S-P, Cai Y. A physically consistent framework for fatigue life prediction using probabilistic physics-informed neural network. International Journal of Fatigue, 2023, 166, 107234.

[4]. Jiang S, Li Y-F. Time-variant Fatigue Reliability Evaluation of Riveted Lap Joint under Stationary Random Loading. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, 2020.

[5]. Jiang S, Zhang W, Wang Z. Probabilistic fatigue crack growth analysis under stationary random loading with spike loads. IEEE access, 2018, 6:16878-16886.

研究兴趣：人工智能、数据挖掘、机器学习

招生意向：电子信息计算机方向

联系方式：jshan_susan@163.com。