刘明丽

刘明丽（1990.02），女，汉族，河南周口人，中共党员，校聘副教授。2016年本科毕业于河南大学数学与应用数学专业，2019年硕士毕业于西北工业大学管理科学与工程专业，2024年博士毕业于西北工业大学工业工程专业，2022年获得国家留学基金委资助赴新加坡国立大学进行为期一年的博士联合培养。

电子邮箱：liuml@aust.edu.cn

研究方向：重要度理论、可靠性优化、维修决策优化、复杂系统韧性

科研项目：

1. 国家自然科学基金重点项目：系统可靠性建模与分析的理论与方法研究，2017.01-2021.12，参与。

2. 国家自然科学基金面上项目：基于组件重要度的系统可靠性优化方法研究，2018.01-2021.12，参与。

3. 国家自然科学基金重点项目：数据驱动的航空发动机装配管理优化与运维机制，2023.01-2027.12，参与。

学术成果：

[1] Mingli Liu, Dan Wang, Jiangbin Zhao, Shubin Si*. Importance measure construction and solving algorithm oriented to the cost-constrained reliability optimization model. Reliability Engineering & System Safety, 2022, 222: 108406. （SCI，ABS三星，中科院一区TOP，IF：9.4）

[2] Mingli Liu, Dan Wang, Shubin Si*. Mixed reliability importance-based solving algorithm design for the cost-constrained reliability optimization model. Reliability Engineering & System Safety, 2023, 237: 109363. （SCI，ABS三星，中科院一区TOP，IF：9.4）

[3] Mingli Liu, Dan Wang, Shubin Si*. Solving algorithm design for the cost minimization reliability optimization model driven by a novel cost-based importance measure. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 244: 109907. （SCI，ABS三星，中科院一区TOP，IF：9.4）

[4] Shubin Si, Mingli Liu, Zhongyu Jiang, Tongdan Jin, Zhiqiang Cai*. System reliability allocation and optimization based on generalized Birnbaum importance measure. IEEE Transactions on Reliability, 2019, 68(3): 831-843. （SCI，中科院二区，IF：5.9）

[5] Dan Wang, Mingli Liu, Haoxiang Yang, Shubin Si*. A novel importance measure considering multi-constraints for RAP optimization of 1-out-of-n subsystems with mixed redundancy strategy. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 252: 110441. （SCI，ABS三星，中科院一区TOP，IF：9.4）

[6] Jiangang Li, Dan Wang, Haoxiang Yang, Mingli Liu, Shubin Si*. An exact algorithm for RAP with k-out-of-n subsystems and heterogeneous components under mixed and K-mixed redundancy strategies. Advanced Engineering Informatics, 2025, 65: 103163（SCI，中科院一区TOP，IF：8）

[7] Wei Wang, Zhiqiang Cai*, Mingli Liu. Aero-engine remaining useful life prediction with missing data using diffusion model. In Recent Advances in Reliability and Maintenance Modeling. CRC Press, 2024: 242-250.