美国加州大学伯克利分校Taise讲席教授Khalid M.Mosalam教授应邀访问我校

7月14日下午4点，在我校土木工程学院第一学术报告厅，应土木工程学院阳洋副教授邀请， Mosalam教授给重大的老师和学生们带来了一场精彩的讲座。这场讲座的题目是《New Direction In StructuralHealth Monitoring》,主要围绕人工智能和结构健康监测的结合进行了描述。

讲座内容分为3个部分：（1）PEER Vision和结构健康监测；（2）累积绝对值CAV作为反应破坏的特征；（3）基于计算机视角的SHM使用图像。

讲座一开始介绍了PEER DNA，这是一套整合PBEE的方法。Mosalam教授通过图表和流程图，简明地对一个3层两跨的框架演示了危险性分析的过程。然后，Mosalam教授提出了关于Data-Driven SHM的概念。将传感器布置在基础设施上，测出许多数据，选取合适的破坏特征，进行损伤模式的判别。紧接着，通过对West-Span Bay Bridge例子的延伸，基于数据驱动的结构健康监测，总结了4个方面。第一个是基于数据驱动的损伤评估，第二个是基于图像的损伤评估，第三个介绍了该项目用于结构健康监测传感器的发展历程，最后一个是关于Seismic performance observatory（SPO）的发展。之后，Mosalam教授对一个定义的指标CAV进行了详细的讲解，CAV即Cumulative Absolute Value,它可用来评估结构损伤的特征。

最后，Mosalam教授介绍了CAV在计算机学习里的应用，选择数据的标准，并简单的介绍了在单自由度和多自由度下的工作原理。CAV在计算机算法的应用，从提高精确性和优化速度上，都需要大量的数据来支持，也需要世界各地有能力的研究人员贡献自己的一份力。