提名国家自然科学奖项目公示项目名称环境激励下土木工程结构健康

提名国家自然科学奖项目公示项目名称环境激励下土木工程结构健康监测基础理论研究提名单位教育部提名单位意见：我单位认真审阅了该项目提名书及附件材料，确认全部材料真实有效，相关栏目均符合国家科学技术奖励工作办公室的填写要求。按照要求，我单位和项目完成单位都已对该项目的拟提名情况进行了公示，目前无异议。该项目充分考虑到环境激励下土木工程结构响应测试幅值小、随机性强和数据量巨大等特点，针对环境激励下结构健康监测领域若干未能得到很好解决的关键科学问题展开了深入研究，取得了一系列创新性成果：在结构参数识别方面，提出了随机子空间识别的平均正则化稳定图算法；提出了功率谱传递比(PSDT)的新概念，揭示了PSDT的特性并建立了参数识别的PSDT方法，多篇论文使用PSDT开展研究，并在论文标题中直接采用名词PSDT；重点解决了基于解析模式分解和小波变换的非平稳响应信号分析和瞬时参数识别关键技术问题。在损伤识别方面，建立了基于结构工作模态参数的结构损伤识别和定位的SVD-R算法，被称为任方法；提出了小波包能量变化率等指标和相应的损伤识别方法。在结构有限元模型修正方面，提出了环境振动下结构有限元模型修正的新的目标函数和算法；建立了基于响应面的有限元模型修正理论。8篇代表性论文被广泛引用，SCI他引次数达646次，Scopus他引次数达881次。任伟新教授连续三年入选爱思唯尔发布的中国高被引学者榜单；2016年入选上海软科与爱思唯尔出版集团合作发布的“全球土木工程学科高被引学者”名单（中国大陆学者仅6人）。对照国家自然科学奖授奖条件，提名该项目申报2018年度国家自然科学奖二等奖。项目简介：随着结构跨度越来越大，结构越来越柔，不仅要求精确严密的计算与施工技术，而且对结构建成后的安全运营提出了更高的要求,结构状态监测已成为工程结构安全性研究的重要理论需求。工程结构工作时的环境激励，如风、运营荷载、行人等，都是一种自然的激励方式,环境激励下对结构进行健康监测具有明显的优点，可以实现对结构的实时安全监测。然而，自然工作条件下动力响应测试数据，具有幅值小、随机性强和数据量巨大的特点，给结构健康监测带来很大的难度。项目组历时十五年，针对环境激励下结构健康监测中若干未能得到很好解决的关键问题进行了深入研究，取得了一系列创新性成果。主要科学发现和贡献包括：1、环境激励下结构工作模态识别理论在时域方面，提出了时域随机子空间识别的平均正则化稳定图算法，建立了基于经验模式分解的随机子空间识别方法；在频域方面，提出了功率谱传递比(PSDT)的新概念，揭示了其在系统极点处的特性，建立了非白噪声激励下结构参数识别的PSDT法，近十篇论文使用PSDT概念开展后续研究，并在标题中直接采用名词PSDT；在时频域方面，提出了时变与非线性结构非平稳响应信号的时频分析方法，重点解决了基于解析模式分解和小波变换的瞬时参数识别关键技术问题。【代表论文1,2,3】2、环境激励下结构损伤识别理论提出了小波包能量变化率指标和小波时间熵等指标，并建立了相应的损伤识别方法。提出了基于结构工作模态参数的结构损伤位置和程度的识别新方法，定义了单元的损伤指数，建立了结构的损伤方程组；提出了基于矩阵奇异值分解的误差截断调整算法：SVD-R。这部分工作以两篇系列文章发表在本专业著名刊物美国土木工程师协会会刊上，被所有结构健康监测或损伤识别的国际综述论文引用。SVD-R被香港理工大学著名学者S.S.Law教授课题组4篇国际杂志论文直接应用，并称之为任方法。【代表论文4,5】3、环境激励下有限元模型修正理论提出了环境振动下结构有限元模型修正的模态参数目标函数：模态柔度和模态应变能，采用代数算法推导了模态柔度灵敏度和模态应变能灵敏度的解析表达式，建立了基于模态应变能和模态柔度的有限元模型修正理论。建立了基于响应面的有限元模型修正理论和算法，解决了基于方差分析的修正参数选取、基于实验方法的参数取值、合适的响应面方程建立、基于回归分析的响应面建立、响应面模型精度检验和利用回归的响应面进行有限元模型修正等关键问题。【代表论文6,7,8】项目统计的8篇代表性论文SCI他引次数为646次，Scopus数据库他引881次，第一完成人2014年、2015年、2016年均入选世界著名出版公司爱思唯尔发布的中国高被引学者；入选2016年上海软科与爱思唯尔出版集团合作发布的“全球土木工程学科高被引学者”名单（中国大陆学者仅6人）。项目组成员受邀担任多个著名国际期刊副主编或编委，作为大会主席主持了3次相关国际学术会议，应邀在十几个国家的30余所大学做专题报告，相关研究在所该领域具有很高的国际影响力。客观评价：项目组历时15年，对环境激励下土木工程结构健康监测基础理论展开了深入的研究，主要成果均发表在本领域国际著名刊物，统计的8篇代表性论文的SCI他引646次，Scopus数据库他引次数为881次。项目组成员目前为30多种国际杂志的论文评审人，包括了本领域全部国际一流杂志，同时担任多种SCI国际期刊的编委，作为大会主席主持了3次相关国际学术会议。任伟新教授应邀担任在美国举行的第25届国际模态分析会议分会场主席，二十余次被邀请在国际学术大会上做特邀报告，连续三年入选世界著名出版公司爱思唯尔（Elsevier）发布的中国高被引学者（MostCitedChineseResearchers），2016年入选上海软科与爱思唯尔出版集团合作发布的“全球土木工程学科高被引学者”名单（中国大陆学者仅6人），表明在其研究领域已具有很高的国际影响力。主要客观评价包括：1.环境激励下结构工作模态识别理论的客观评价代表性论文【2】提出的新概念“功率谱传递比”被国内外课题组发表的多篇国际期刊论文(例如:MechanicalSystemsandSignalProcessing,2014,46(1):129-145;JournalofSoundandVibration,2015,351:90-105;StructuralControlandHealthMonitoring，2017，24:e1862;SmartStructuresandSystems,2015,15(1):15-40等)称为“PSDT法”，PSDT的概念和方法被直接拓展应用于模态参数识别和损伤识别。比利时系统识别领域著名学者PatrickGuillaume教授课题组发表于MechanicalSystemsandSignalProcessing(2014,49(1-2):154-164)的文章评价代表论文【2】是“解决传统传递比方法需要多激励工况的首个解决方案(Afirstsolutionwasproposedin[17],thismethodrequiresonlyasingleloadingcondition)”，并称PSDT法是“非常有趣的方法（„both[17]and[18]areveryinterestingapproaches）”。代表性论文【3】被发表于IEEESignalProcessing(2015,63(3):699-710)的文章正面评价，文章指出“[49]（即代表论文【3】）已经给出信号在时频范围内频率无交叉即可分离的特性（Indeedthisisfeaturethatisdirectlyexploitedforthemethoddevelopedin[49]）”，并评价“只有[49]能够消除卷积核函数参数引起的偏差影响，解决了卷积核函数的多参量分析的问题(Anotherproblemwithotherper-componentapproachesisthat„withtheexceptionof[49]whichseemstobeabletomitigatebiasassociatedwithkernelparameters...）”。项目组成功开发了土木工程结构工作模态分析软件MACES，该软件可以同时处理多个包含若干测点的数据文件，并自动将识别得到的所有振型组合成结构的整体振型，在代表性论文【1】中得到成功应用。MACES于2006年通过专家鉴定，鉴定结论为：土木工程结构模态分析软件MACES中的随机子空间的理论分析和在土木工程实际应用处于国际领先水平。2.环境激励下结构损伤识别理论的客观评价代表性论文【5】提出的“基于矩阵奇异值分解的误差截断调整算法SVD-R”被香港理工大学土木与结构工程系著名学者S.S.Law教授课题组发表于MechanicalSystemsandSignalProcessing(2004,18:1381-1399),EngineeringStructures(2007,29:519-528),InternationalJournalofSolidsandStructures(2004,41:4321–4336)和JournalofVibrationandAcoustics(2005,127:84-92)4篇著名国际杂志的论文直接用于求解损伤方程组，并称之为Ren方法。文章评价“SVD-R可以将原始参数空间折减到更小的子空间，从而使解不仅具有更好的数值稳定性而且具有更高的精度（„sothatthesolutionbecomesnotonlymuchmorenumericallystablebutalsosufficientlyaccurate）”。代表性论文【5】被发表于健康监测领域著名期刊的多篇文献综述大段评述(例如：StructuralHealthMonitoring,2004,3(4):355-377;StructuralHealthMonitoring,2011,10(1):83-111)，文章评价“Ren和DeRoeck提出了一种基于频率和振型变化的损伤识别方法，建立了损伤识别方程组„结果显示基于奇异值分解的SVD-R方法是最有效率的方法（RenandDeRoeck[89,90]proposedadamageidentificationtechnique„TheresultsshowthattheSVD-Rmethodbasedonthesingularvaluedecomposition(SVD)ismosteffective.）”。3．环境激励下有限元模型修正理论的客观评价香港理工大学著名学者徐幼麟教授课题组发表于桥梁工程领域著名期刊JournalofBridgeEngineering(2011,17(6):896-906)的论文，将代表论文【6】提出的目标函数直接用于香港青马大桥缩尺模型的有限元模型修正（“TheobjectivefunctionsareformulatedintermsofthediscrepancybetweenanalyticalandexperimentalnaturalfrequenciesandMAC,asshowninthefollowing(JaishiandRen2005)„”）。西班牙马德里工业大学知名学者RecardoPerera教授课题组发表于Mechanicalsystemsandsignalprocessing(2008,22:970-991)的论文引用了代表性论文【6】,该文评价代表性论文【6】提出的方法解决了有限元模型修正选择目标函数的困难(“Toavoidthedifficultyofhavingtochoosethemostsuitableobjectivefunction,theparameteridentificationproblemissometimessolvedbyusingmultipleobjectives[23-27].”)论文【8】提出的有限元模型修正理论与方法被多篇国际杂志论文大段引用，SubrataChakraborty等学者发表于FiniteElementsinAnalysisandDesign(2014,80:33-40)的论文引用了项目组成员关于模型修正的4篇论文:“JaishiandRen[12,13]used...”“Th