2023年10月1日上午，德國(guó)漢諾威萊布尼茨大學(xué)（Leibniz Universit?t Hannover）風(fēng)險(xiǎn)與可靠性研究所所長(zhǎng)Michael Beer教授受邀蒞臨工科二號(hào)樓A304學(xué)術(shù)活動(dòng)中心，為實(shí)驗(yàn)室?guī)熒鷤冏隽祟}為“Efficient reliability analysis with imprecise probabilities”的學(xué)術(shù)報(bào)告。報(bào)告會(huì)由張振浩教授主持，彭建新教授、夏桂云教授等教師以及40余位研究生參加了本次學(xué)術(shù)交流。

Beer教授報(bào)告了近幾年其團(tuán)隊(duì)所取得的重要研究成果：基于不精確概率的高效可靠性分析方法。他指出，當(dāng)前結(jié)構(gòu)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，存在的不確定性也越來(lái)越多，這給結(jié)構(gòu)高效分析帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。使用不精確概率的方法在適度的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)水平上進(jìn)行建模分析，已經(jīng)顯示出了其有效性，這種方法可以在模型的詳細(xì)程度和結(jié)果的不精確性之間實(shí)現(xiàn)最佳平衡，從而得出有用的決策。Beer教授介紹一些用于不精確概率高效數(shù)值分析的解決方案，可有效處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)的高維和非線性問(wèn)題，這些方法包括使用線性代數(shù)的算子范數(shù)理論來(lái)解決首次通過(guò)問(wèn)題，使用介入變量來(lái)處理線性化近似解中的非線性問(wèn)題，利用可靠性問(wèn)題的拓?fù)鋵傩耘c線采樣相關(guān)聯(lián)，以及利用高維模型表示來(lái)進(jìn)行非侵入式高效采樣。最后，通過(guò)工程實(shí)例驗(yàn)證了這些方法和概念的正確性和有效性。

交流環(huán)節(jié)，Beer教授對(duì)老師和學(xué)生們提出的問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)回答。此次學(xué)術(shù)講座內(nèi)容豐富，參會(huì)老師和學(xué)生紛紛提問(wèn)，會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)氣氛活躍。本次會(huì)議拓展了老師和同學(xué)們的國(guó)際學(xué)術(shù)視野，激發(fā)了師生的科研熱情。

（文 圖/張康 審/曾鈴）