2026年7月16日至18日，第17届机械与航空航天工程国际会议（ICMAE 2026）在英国伦敦举行。我校老师张强，研究生邵梦淇、贾腾飞受邀参会，全程参与大会开幕式、分会场报告及学术交流活动，三人分别在对应专题分会场作口头研究汇报，集中展示了我校在智能穿戴、风电检测与装备故障诊断领域的最新研究成果。
本届ICMAE由IEEE与科学与工程学会联合主办，伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院承办，是机械与航空航天工程领域具有广泛国际影响力的学术品牌会议。会议围绕电子系统、控制与自动化、传感器技术、机电一体化、航空航天科技等六大核心方向设置分会场，同步开设 AI赋能工程、绿色低碳装备等新兴专题论坛，汇聚全球 30 余个国家和地区的专家学者与产业代表，为领域前沿成果交流与产学研合作搭建了高端国际平台。
会议期间，三位师生共同出席大会开幕式与主旨特邀报告会，聆听领域顶尖学者的前沿分享，系统把握当前国际机械与航空航天工程领域的研究热点与发展趋势。
教师张强在机电系统故障诊断专题分会场，作题为《A Cross-Domain Fault Diagnosis Method for Gearboxes Based on PAMSR_Transfer》的口头报告。报告围绕齿轮箱跨域故障诊断的数据偏移难题，介绍了基于迁移学习的诊断方法构建与性能验证结果，为复杂工况下的装备故障精准识别提供了新技术思路，与会学者围绕方法泛化性、工程落地场景等展开了充分交流。
研究生邵梦淇在生物机电与穿戴传感专题分会场，作题为《Development of an Orthotic Wearable System Based on Distributed Curved Surface Pressure Monitoring》的口头报告。报告聚焦矫形康复装备曲面压力精准监测的技术瓶颈，介绍了分布式柔性传感阵列设计、曲面压力信号解算算法及整套系统的研发测试成果，为康复矫形装备的智能化升级提供了创新方案。汇报后，邵梦淇与参会学者就传感材料选型、临床应用前景等问题展开深入交流，收获多项专业建议。
研究生贾腾飞在智能检测与装备运维分会场，作题为《Research on Non-contact Defect Detection Technology for Wind Turbine Blades Based on Improved YOLOv7》的口头报告。报告针对风电叶片户外缺陷检测效率低、难度大的行业痛点，阐述了YOLOv7算法轻量化改进思路与非接触视觉检测系统架构，为风电装备智能化运维提供了高效技术路径，引发在场学者广泛讨论。
参会期间，三位师生结合各自研究方向，听取了多个分会场的前沿学术报告，主动与多国参会学者围绕技术难点、研究方法与合作空间开展深度交流，有效拓展了学术视野，积累了国际学术交流经验。
此次赴英参会是我校对接国际学术前沿、展现学科科研实力的重要契机，进一步提升了相关研究领域的国际学术影响力，也为后续开展国际合作、凝练学科发展方向奠定了基础。参会师生表示，将梳理吸收会议收获，持续打磨研究成果，深耕相关研究方向，力争产出更多高质量科研成果。