个人简介：
魏孟，男，副教授，硕士生导师，新加坡国立大学联合培养博士，中国工程机械学会青年托举人才，西安科技大学机械工程学院车辆工程系专任教师，主要围绕新能源与智能网联车辆开展教学科研工作。主持国家自然科学基金、中国博士后基金、陕西省博士后基金、重点实验室开放基金、中央高校基金5项纵向课题。参与国家自然科学基金面上项目，陕西省重点研发等纵/横向课题6项。在Energy等权威期刊发表学术论文30余篇，其中一作SCI/EI论文10余篇 (含TOP论文6篇，ESI高被引论文1篇)。中国工程机械学会会员，陕西省绿色智能公路养护装备创新团队成员，陕西省矿用智能车辆重点科技创新团队成员，长期担任IEEE Transactions on Transportation Electrification，Reliability Engineering and System Safety，Journal of Energy Storage，储能科学与技术等国内外权威期刊的审稿人。
科研方向：
电动车辆电池健康安全管理
工程车辆电池系统设计开发
矿用电动车辆智能驾驶技术
教育与科研工作经历：
2024.12-至今，西安科技大学，机械学院，副教授
2023.08-2024.11，西安科技大学，机械学院，讲师
2021.10-2023.03 新加坡国立大学，机械学院，联合培养博士
2018.09-2023.06 长安大学，机械学院，博士 (硕博连读)
主持与参与科研项目：
[1] 国家自然科学基金-青年项目，超大极化放电工况磷酸铁锂电池性能衰退机理及边界量化评估研究（52407253），2025.01-2027.12，主持；
[2] 中国博士后科学基金-面上项目，高脉冲强循环下工程车辆锂电池衰退机理及量化评估研究（2024MD753971），2024.07-2026.06，主持；
[3] 教育部重点实验平台开放基金，装载机用动力电池老化衰退机理及健康状态评估理论研究（300102254501），2024.01-2025.12，主持；
[4] 陕西省博士后科学基金，机理/疲劳融合驱动的工程车辆锂电池寿命建模及量化评估方法研究，2025.01-2026.12，主持；
[5] 中国工程机械学会青年托举工程人才项目，2024.12-2026.12，主持；
[6] 中央高校基金-优博项目，恶劣工况电动重载车辆锂电池状态估计及老化机理研究（300203211251），2021.03-2023.03，结题，主持；
[7] 国家自然科学基金-面上项目，液态化开采背景下煤岩盾构掘进裂隙动态演化多频电阻率反演成像方法，2025.01-2028.12，参与；
[8] 陕西省重点研发计划-国际合作，超大极化放电工况工程机械锂电池状态冗余估计方法研究，2023.01-2023.12，结题，参与；
[9] 陕西省科技厅-陕西高校青年创新团队，陕西省绿色智能公路养护装备创新团队，2021.01-2023.12，结题，参与。
代表性论文成果：
[1] Meng Wei, Min Ye, Chuanwei Zhang, et al. Integrating mechanism and machine learning based capacity estimation for LiFePO4 batteries under slight overcharge cycling, Energy, 2024, 296, 131208. (IF=9.0, TOP期刊, JCR 1区)
[2] Meng Wei, Min Ye, Chuanwei Zhang, et al. A multi-scale learning approach for remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on variational mode decomposition and Monte Carlo sampling. Energy, 2023, 283: 129086. (IF:9.0, TOP期刊, JCR 1区)
[3] Meng Wei, Palani Balaya, Min Ye, and Ziyou Song. Remaining useful life prediction for 18650 sodium-ion batteries based on incremental capacity analysis. Energy, 2022, 261: 125151. (IF:9.0, TOP期刊, JCR 1区)
[4] Meng Wei, Min Ye, Chuanwei Zhang, et al. Robust state of charge estimation of LiFePO4 batteries based on Sage_Husa adaptive Kalman filter and dynamic neural network. Electrochimica Acta, 2024, 477: 143778. (IF=6.6, TOP期刊, JCR 1区，ESI高被引论文)
[5] Meng Wei, Min Ye, Qiao Wang, et al. Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on stacked autoencoder and Gaussian mixture regression. Journal of Energy Storage, 2022, 47: 103558. (IF:9.4, TOP期刊, JCR 1区)
[6] Meng Wei, Min Ye, Qiao Wang, et al. A data-driven approach with error compensation and uncertainty quantification for remaining useful life prediction of lithium-ion battery. International Journal of Energy Research, 2022, 46 (14): 20121-20135. (IF: 4.7, TOP期刊, JCR 1区).
[7] Meng Wei, Min Ye, Qiao Wang, et al. State of charge estimation for lithium-ion batteries using dynamic neural network based on sine cosine algorithm. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D: Journal of Automobile Engineering, 2022, 236 (3): 241-252. (SCI期刊).
[8] Qiao Wang, Min Ye, Meng, Wei. Small dataset based closed-loop state of charge estimation for pure electric construction machinery with large sensor error: A case study of 5-ton loader. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2023, 9(2): 3350-3359. (IF=7.0, TOP期刊, JCR 1区)
[9] Qiao Wang, Min Ye, Meng, Wei. et al. Random health indicator and shallow neural network based robust capacity estimation for lithium-ion batteries with different fast charging protocols. Energy, 2023, 271: 127029. (IF:9.0, TOP期刊, JCR 1区).
[10] Qiao Wang, Min Ye, Meng, Wei. et al. Deep convolutional neural network based closed-loop SOC estimation for lithium-ion batteries in hierarchical scenarios. Energy, 2023, 271: 127029. (IF:9.0, TOP期刊, JCR 1区).
[11] Qiao Wang, Min Ye, Lisen Yan, Meng, Wei. et al. Enhanced robust capacity estimation of lithium-ion batteries with unlabeled dataset and semi-supervised machine learning. Expert Systems with Applications, 2024, 238(10): 121892. (IF:8.5, TOP期刊, JCR 1区).
[12] Chuanwei Zhang, Ting Wang, Meng, Wei*. et al. State of charge estimation for lithium-ion batteries based on gate recurrent unit and unscented Kalman filtering. Ionics, 2024. (SCI期刊).
[13] 魏孟, 王桥，叶敏等. 基于NARX动态神经网络的锂离子电池剩余寿命间接预测[J]. 工程科学学报, 2022, 44 (03): 380-388. (EI期刊, 2022年度高影响力论文)
[14] 魏孟, 王桥，叶敏等. 基于dropout蒙特卡洛循环神经网络的锂电池剩余寿命预测[J]. 汽车安全与节能学报, 2022, 13(03): 325-332. (CSCD核心期刊)
[15] 魏孟, 李嘉波，叶敏等. 基于高斯过程回归的UKF锂离子电池SOC估计[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(04): 1206-1213. (CSCD核心期刊)
国际/国内会议：
[1] Meng Wei, Aging mechanism analysis and state of health estimation for LiFePO4 batteries under high-rate discharge cycling, 2023 NESET 新能源科学与交通电动化国际论坛,中国雄安, 2023-10-30至2023-11-1 (最佳报告奖)
[2] Meng Wei, Remaining useful life indirect prediction of lithium-ion batteries based on Dropout gated recurrent unit, 2021 IEEE International Conferenceon Mechatronics and Automation (ICMA), 日本高松, 2021-8-8至2021-8-11(会议报告)
[3] Meng Wei, State-of-health estimation and remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on extreme learning machine, The Fourth International Conference on Mechanical, Electric and Industrial Engineering (MEIE), 中国昆明, 2021-5-22至2021-5-24 (会议报告)
[4] Meng Wei, Remaining useful life indirect prediction of lithium-ion batteries based on Gaussian mixture regression, 3rd International Conference on Industrial Artificial Intelligence，IAI 2021, 中国沈阳, 2021-11-8至2021-11-11 (会议报告)
[5] 魏孟, 集成机理信息与数据驱动的锂离子电池健康状态评估与寿命预测研究，十九届中国电工技术学会学术年会 (ACCES 2024)，中国西安，2024-09-21至2024-09-22 (会议报告)
发明专利：
魏孟, 张传伟, 文建平等. 一种工程机械锂电池寿命评估方法、系统和电子设备[P].发明专利, 2024.12.26.（公开）
叶敏, 魏孟, 王桥等. 一种相似电压序列的动力电池剩余寿命间接预测方法[P]. 发明专利, 2022.07.12.（公开）
叶敏, 王桥, 魏孟等. 一种动力电池组故障诊断装置及方法及系统[P].发明专利, 2024.01.19. （授权）
荣誉获奖：
2024年入选中国工程机械学会青年托举人才
2024年入选长安大学优秀博士论文
2022年获批国家公派留学奖学金
联系方式：
邮箱：weimeng@xust.edu.cn
微信号：WEI-MengF
Q Q号: 885295804
招生专业方向包括：机械工程（机械设计制造及其自动化，机械电子工程）、车辆工程、电气工程等相关工学学科。
热烈欢迎对电动车辆、智能驾驶、人工智能、深度学习等感兴趣的同学加入，参加过学科竞赛或通过CET4者优先。
