王佐才: 贝叶斯推理与深度机器学习在结构安全监测中的工程实践与应用
发布日期:2022-04-13  字号:   【打印


报告时间:2022年4月15日(星期五)9:00-11:30

报告地点:学术会议中心第一会议室

:王佐才 教授

工作单位:合肥工业大学

举办单位:科研院、安全关键工业测控技术教育部工程研究中心、土木与水利工程学院

报告简介

近二十年来,我国一直持续地进行世界上最大规模的工程结构建设,超大、超高或者超长、超规范、超重要的结构越来越多,为了应对重大工程结构的安全运营和状态评估的工程需求,结构健康监测系统在我国得到了迅速发展。可以说结构健康监测系统建设也是我国重大工程高质量发展的重要举措,是新型基础设施建设的重要组成,是保障重大工程结构安全耐久的重要手段,是提升工程结构科学营养水平的重要途径。这些重大工程结构的健康监测系统的建设,成为结构健康监测理论创新与技术发展的重大需求。

为构建结构健康监测数据与结构安全状态的关联,结合重大工程结构服役特点,紧密围绕结构健康监测模型修正领域普遍存在的非线性和复杂不确定性两个难点问题,开展结构非线性模型修正及动力可靠性评估研究。针对确定性结构,提出基于改进深度卷积生成对抗网络的结构非线性模型修正新方法,实现对结构非线性模型的修正。考虑模型参数误差、测试误差等复杂不确定性因素影响,提出基于高斯过程模型和贝叶斯推理的随机结构非线性模型修正及参数不确定性量化新方法。最后,提出基于首超破坏准则和广义概率密度演化的随机结构动力可靠度计算方法,从而实现工程结构的动力可靠性评估。

报告人简介

王佐才,合肥工业大学“斛兵学者”教授,博士生导师,国家优青,安徽省杰青,从事桥梁结构健康监测、非线性结构模型修正、车桥耦合振动等方向的研究工作。主持科研项目40余项,包括主持国家自然科学基金3项和国家重点研发计划子课题任务1项,主持芜湖长江公路二桥、马鞍山公铁长江大桥、池州长江大桥及安徽省重点研发计划项目等10余项重大科研项目。发表期刊论文100余篇,其中国际知名期刊论文50余篇;授权国家发明专利10余项,软件著作权4项;出版教材3部,主编和参编国家团体、地方标准6部。提出的解析模式分解定理被国际著名学者评价为“简单的、新的和非常具有原创性”的理论。获安徽省自然科学二等奖,第十六届霍英东青年教师奖等。担任中国振动工程学会结构抗振控制与健康监测专业委员会委员、中国工程建设标准化协会建筑振动专业委员会委员等。