報(bào)告承辦單位：土木工程學(xué)院
報(bào)告內(nèi)容：系統(tǒng)識(shí)別中的模型復(fù)雜性問題—及其在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
報(bào)告人姓名：阮家榮（Ka-Veng Yuen）
報(bào)告人所在單位：澳門大學(xué)（University of Macau）
報(bào)告人職稱/職務(wù)及學(xué)術(shù)頭銜：特聘教授（Distinguished Professor）
報(bào)告時(shí)間：7月27日（周六）15:00
報(bào)告地點(diǎn)：工科二號(hào)樓A304
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
阮家榮（Yuen Ka-Veng），澳門大學(xué)土木及環(huán)境工程系特聘教授、智慧城市物聯(lián)網(wǎng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家，教育部第八屆科學(xué)技術(shù)委員會(huì)委員，澳門高級(jí)警官學(xué)校理事會(huì)成員和澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金信托委員會(huì)成員。歷任土木與環(huán)境工程系主任、副院長(zhǎng)（學(xué)術(shù)事務(wù)）、副院長(zhǎng)（研究與研究生事務(wù)）、代理院長(zhǎng)、教務(wù)長(zhǎng)以及研究生院院長(zhǎng)。于2016和2017年擔(dān)任澳門四所高等教育機(jī)構(gòu)聯(lián)合招生考試發(fā)言人。
阮家榮教授于2002年獲得加州理工學(xué)院（Caltech）土木工程博士學(xué)位，獲得的主要獎(jiǎng)項(xiàng)包括：中國(guó)工程院2024年光華工程科技獎(jiǎng)，國(guó)際華人計(jì)算力學(xué)協(xié)會(huì)青年學(xué)者獎(jiǎng)，錢偉長(zhǎng)計(jì)劃學(xué)者，王寬誠(chéng)教育基金會(huì)獎(jiǎng)，Phi-Tau-Phi榮譽(yù)會(huì)員以及Housner獎(jiǎng)學(xué)金（Housner被譽(yù)為“地震工程之父”）。
阮家榮教授的研究專長(zhǎng)包括貝葉斯推斷，不確定性量化，系統(tǒng)識(shí)別，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)，可靠性分析和動(dòng)態(tài)系統(tǒng)分析。他與J.L. Beck合著的論文Model selection using response measurements: Bayesian probabilistic approach是美國(guó)土木工程師學(xué)會(huì)（ASCE）旗下期刊Journal of Engineering Mechanics（創(chuàng)刊于1983年）中被引用次數(shù)最多的前10篇論文之一。阮教授的獨(dú)著《Bayesian methods for structural dynamics and civil engineering》（由頂級(jí)出版社John Wiley & Sons于2010年出版）引起了結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)貝葉斯方法的極大關(guān)注。此外，他還擔(dān)任Computer-aided Civil and Infrastructure Engineering (CACIE)，Structural Control and Health Monitoring (SCHM)，International Journal for Uncertainty Quantification (IJUQ)等多個(gè)國(guó)際知名高水平SCI期刊編委。受邀在40余個(gè)國(guó)際/國(guó)內(nèi)會(huì)議上擔(dān)任主旨/特邀演講嘉賓。根據(jù)2020年全球科學(xué)家引用榜，他在所有以土木工程為第一領(lǐng)域?qū)W者中位列36；根據(jù)Web of Science，他的工程領(lǐng)域貝葉斯分析論文總量全球第四。
報(bào)告摘要：
系統(tǒng)識(shí)別是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的核心要素，在實(shí)際應(yīng)用中仍存在若干問題。其中，構(gòu)建能夠精準(zhǔn)表征動(dòng)態(tài)系統(tǒng)特性的合適模型是一個(gè)關(guān)鍵且具有挑戰(zhàn)性的問題。一方面，構(gòu)建的模型必須足夠靈活，以便能夠區(qū)分結(jié)構(gòu)剛度的相對(duì)變化。另一方面，構(gòu)建的模型需盡量簡(jiǎn)單，以避免模型過(guò)擬合。此報(bào)告將首先介紹貝葉斯系統(tǒng)識(shí)別的基本原理以及模型復(fù)雜性的研究難點(diǎn)。隨后會(huì)介紹一種新的系統(tǒng)識(shí)別范式：基于自愈模型類的系統(tǒng)識(shí)別方法。所提方法僅需使用具有少量未知參數(shù)的模型，并利用所建立的自愈機(jī)制校正模型誤差。此類方法能夠廣泛解決大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的模型誤差修正問題。
