职 务：
专 业：桥梁健康监测，桥梁工程
所在系所：土木工程系、防灾减灾工程研究所
通讯地址：甘肃省兰州市天水南路222号 兰州大学，730000
电子信箱： fanxp@lzu.edu.cn，fxp_2004@163.com
联系电话：
传 真：
2008.09—2010.09 哈尔滨工业大学 结构工程 工学硕士
2004.09—2008.07 石家庄铁道大学 土木工程 工学学士
2015.07—2017.04 兰州大学 土木工程与力学学院，讲师
2014.07—2015.07 哈尔滨工业大学 土木工程学院，研究助理
2. 桥梁可靠性预测与评估的信息融合
3. 桥梁动力响应的预测预测与异常监控
4. 地震作用下建筑(群)抗力评定的信息融合
5. 桥梁优化设计理论
研究生课程：防灾减灾工程学；混凝土结构非线性；地震工程学；高等桥梁工程
欢迎桥梁工程、土木工程、工程力学、应用数学专业学生报考
2. 担任教育部学位论文评审专家
3. 受邀担任重庆大学预聘制助教授聘用工作评审专家
4. 担任SCI期刊“Advances in Civil Engineering”期刊编委、“土木工程”的期刊编委以及EI期刊“吉林大学学报(工学版)”的青年编委
5. 担任 “Engineering Structures”，“Structural Control and Health Monitoring”，“Structural Health Monitoring-An International Journal”，“Mechanical Systems and Signal Processing”，“ASCE Journal of Bridge Engineering”， “Reliability Engineering and System Safety”，“Advances in Structural Engineering”，“Structure and Infrastructure Engineering”以及“Journal of Traffic and Transportation Engineering”等20余个国际权威期刊，“中国公路学报”、“铁道学报”、“振动与冲击”、“应用力学学报”、“同济大学学报（自然科学版）”、“长安大学学报（自然科学版）”以及“吉林大学学报（工学版）”等10余个国内知名期刊的通讯审稿人
6. 担任多个国内和国际学术会议的通讯审稿人
7. 美国土木工程学会会员(ASCE)
8. 国际全寿命土木工程协会会员(IALCCE)和国际桥梁维护与安全协会会员(IABMAS)
9. 兰州大学优秀硕士论文指导老师、甘肃省优秀硕士论文指导老师
10. 目前为止，已发表期刊与会议论文共计70余篇，其中SCI论文20余篇，EI论文30余篇
1. 甘肃省自然科学基金面上项目, 20JR10RA625, 大跨桥梁主梁可靠性预测的贝叶斯动态多维Gaussian-Copula信息融合研究, 2021.02~2023.01, 在研, 负责人
2. 甘肃省自然科学基金面上项目, 20JR10RA623, 在役大跨桥梁主梁动力响应的异常混合识别方法研究, 2021-02至2023-01, 在研, 参加
3. 国家重点研发计划项目(2019YFC1511005)课题五-子任务：基于大数据和人工智能的震后建筑结构抗力、易损性以及可靠性研究，2020.01~2022.12，在研, 参加
4. 中央高校基金面上项目(lzujbky-2020-55), 基于监测数据融合的在役桥梁体系动态可靠性自适应预估研究. 2020.01~2021.12, 负责人, 在研
5. 国家自然科学青年基金项目(51608243)：基于信息更新与融合的在役桥梁动态可靠性预测方法研究，2017.01~2019.12，负责人, 已结题
6. 甘肃省科技计划项目(1606RJYA246)：在役桥梁健康监测动力响应数据的动态建模及其干预与监控，2016.07~2018.06，负责人, 结题成绩：超额完成任务
7. “中央高校基本科研业务费专项资金”自由探索项目(lzujbky-2015-300): 基于动态模型的桥梁结构可靠性贝叶斯修正与预测, 2017.07~2016.12, 负责人, 结题成绩：优秀
[1] Fan Xueping*, Liu Yuefei. Vine Copula Data Fusion for Failure Probability Analysis of Steel Bridge Girder Section [J]. ASCE Journal of Bridge Engineering, 2021,
DOI: 10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0001709.
[2] Liu Yuefei, Fan Xueping*. Dynamic reliability prediction for the steel box girder based on multivariate Bayesian dynamic Gaussian copula model and SHM extreme stress data[J]. Structural Control and Health Monitoring, 2020, e2531: 1-17.
[3] Liu Yuefei, Fan Xueping*. Bayesian prediction of bridge extreme stresses based on DLTM and monitoring coupled data[J]. Structural Health Monitoring-An International Journal, 2020, 19(2): 454-462.
[4] Liu Yuefei, Fan Xueping*. A data assimilation method about Bayesian Fourier dynamic linear prediction of periodic extreme stresses for steel bridges[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 128: 82~92.
[5] Fan Xueping*, Liu Yuefei. Use of monitored daily extreme stress data for performance prediction of steel bridges: Dynamic linear models and Gaussian mixed particle filter[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 121: 841-855.
[6] Fan Xueping*, Liu Yuefei. Time-variant reliability prediction of bridge system based on BDGCM and SHM data[J]. Structural Control and Health Monitoring, 2018, 25(7): 1-16.
[7] Fan Xueping*, Liu Yuefei. New dynamic prediction approach for the reliability indexes of bridge members based on SHM data[J]. ASCE Journal of Bridge Engineering, 2018, 23(12): 06018004-1~06018004-8.
[8] Fan Xueping*. Bridge extreme stress prediction based on Bayesian dynamic linear models and non-uniform sampling[J]. Structural Health Monitoring-An International Journal, 2017,16(3): 253-261.