近日，理学院宋学力教授团队在Nature首个工程领域子刊 《Communications Engineering》发表题为“Time-frequency gated transformer for structural dynamic response reconstruction”的研究成果，长安大学为唯一完成单位，宋学力教授和理学院博士研究生杨帆为论文共同第一作者。

结构健康监测系统是保障超高层建筑与大跨度桥梁等现代重大基础设施长期安全服役的基石。面对全球范围内基础设施老化、极端荷载事件频发与可持续发展需求提升等多重挑战，结构健康监测系统通过实时感知与评估结构状态，不仅为潜在风险预警提供关键依据，更支撑着从定期维护向数据驱动的预测性运维模式转型，从而显著提升结构全生命周期内的安全性与经济性。然而，在实际部署中，传感器故障、传输中断及环境干扰常导致采集的动态响应丢失，这严重影响了结构损伤识别等后续工作的可靠性。

针对结构振动响应缺失的现实需求，研究提出了一种基于时频门控transformer的深度学习方法，通过设计的时域模块、频域模块、自适应门控模块和时频联合损失函数，在模型内部实现时域与频域信息的显式交互与联合约束，保证了重建结果不仅能精确还原时域波形，更能真实保留对结构健康监测不可或缺的频域信息，从而为后续的损伤识别等任务提供物理意义上可信的数据基础。

《Communications Engineering》作为Nature首个工程领域子刊，自2022年创刊以来总发文量为500余篇，年均研究性论文稳定在100篇以内。

本研究得到国家自然科学基金项目和中央高校基本科研业务费项目资助。

原文链接https://www.nature.com/articles/s44172-026-00788-0。