应理学院邀请，2024年5月9日哈尔滨工业大学黄永教授为我院师生做了题为“基于不完备监测数据的结构损伤诊断正则化方法”的报告。报告会由理学院邓庆田主持，理学院师生约40余人参加了本次报告会。

本报告分别介绍了显性稀疏约束和隐性生成模型约束两类结构损伤诊断正则化方法。首先，黄永教授介绍了层次稀疏贝叶斯学习模型，该模型实现高精度的刚度损失定位和大小估计；其次，黄永教授介绍了用于结构刚度退化和动态激励在线追踪识别的双卡尔曼滤波器，该模型实现了滤波器噪声超参数的自动学习；再次，黄永教授介绍一种基于超声导波的结构局部损伤诊断多任务稀疏贝叶斯学习方法，研究不确定性量化对导波损伤定位的有效性进行判定；最后，针对无人机高精度裂缝巡检无线传输图像数据的压缩需求，黄永教授介绍了基于生成对抗网络模型的高分辨率裂缝图像的压缩采样及其裂缝识别技术。

报告会深入浅出，黄永教授与参会师生就报告中遇到的问题展开了讨论，并详细解答了师生提出的问题。本次报告会的成功举办，不仅让学生深入了解了结构损伤方面的相关知识，同时为我院师生提供了宝贵经验与重要指导。

报告人简介：

黄永，国家级青年人才，哈尔滨工业大学土木工程学院智慧基础设施学科组教授，校人工智能研究院研究员，兼任中国公路学会桥梁和结构工程分会理事、中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会委员等。2012年获哈尔滨工业大学工程力学博士学位，之后分别于加州理工学院计算与数学科学系和力学与土木工程系做博士后研究。长期从事结构健康监测和贝叶斯机器学习研究工作，主持承担国家重点研发计划课题/子课题、国家自然科学基金面上项目/青年基金/重点项目子课题等国家级科研项目，发表各类学术论文90余篇，参编《公路桥梁结构监测技术规范》等4部技术标准/规范。研究成果在多座大型桥梁和高铁轨道监测数据挖掘与健康诊断得到成功应用。

（供稿/供图：李荣鹏；审核：邓庆田）