本次会议邀请胡海岩院士、Ahsan Kareem院士、李杰院士、彭志科教授、王开云研究员做大会特邀报告，报告信息持续更新。

特邀报告1——“飞翼布局飞行器的颤振研究”

摘要：飞翼布局飞行器具有良好的隐身特性，受到各航空强国关注。然而，飞翼布局飞行器具有常规飞行器所不具备飞行力学、结构动力学特征。例如，这类飞行器会发生体自由度颤振，即飞行器俯仰模态与弯曲模态耦合导致的颤振。本报告介绍团队如何基于自行研制的飞翼布局飞行器平台开展颤振研究，内容包括飞翼布局飞行器的设计、结构动力学模型的建立与验证、颤振计算与分析、地面振动试验、飞行试验等内容。飞行试验表明，颤振计算可较准确地预报飞行器的体自由度颤振。该研究为我国在飞翼布局飞行器研制中实施振动工程设计路线奠定了学术基础。

简介：胡海岩，北京理工大学教授，中国科学院院士，发展中国家科学院士，匈牙利科学院外籍院士；兼任中国科学院学部主席团成员、科学道德建设委员会主任，国务院学位委员会力学学科评议组召集人，中国振动工程学会理事长。曾任德国斯图加特大学洪堡基金研究员，南京航空航天大学教授、校长，北京理工大学校长，中国力学学会理事长等。长期从事飞行器结构动力学与控制研究，在振动控制系统的非线性动力学、航空结构颤振主动控制、航天结构展开动力学等方面取得重要进展。获国家自然科学奖2项，国家科技进步奖1项；还荣获美国机械工程师学会托马斯﹒考伊动力学奖，俄罗斯莫斯科大学名誉博士等。

特邀报告2——“Changing  Landscape in SHM: Sensing Virtualization and ML-enabled System Identification ”

摘要：Structural health monitoring (SHM) is a critical means of assessing the performance of aging civil infrastructure. Earlier studies used heavy dynamic shakers to assess the dynamics of structures,which are unwieldy and reliance has been shifted to ambient vibration of structures to extract dynamic features. This study introduces a "virtual shaker" concept that effectively replaces the physical shaker and provides all the desired features for SHM. Examples are provided along with an App that facilitates the use of this concept to identify dynamic features. A traditional structural health monitoring (SHM) operation requires a wired system, which is often termed "hub and spoke" because the sensors are located throughout the structure and then wired to a central data acquisition server. To avoid issues associated with long cables, a unique prototype system in SHM, SmartSync,an "IoT", with "edge computing," which utilizes the building's existing Internet backbone as a system of "virtual" instrumentation cables and limited computations at the sensor location has been developed. Since the system is modular and largely "plug-and-play", the units can be rapidly deployed at any location with access to power and an Internet connection and has been implemented in the Burj Khalifa, the tallest building in the world. For rural footbridges remotely located, the citizen sensing approach has been used to monitor their response in storms and to identify their dynamic feature. An example from Nicaragua will be presented. In an age of unprecedented sensing technology that allows for greater volumes of climate and infrastructure-related data to be collected and analyzed places a new demand. This proliferation of data has led to building data-driven models to better assess our infrastructure and implement solutions oriented towards sustainability and resiliency. The seminar will address new developments in system identification involving non-stationary observations and their real-time monitoring. Machine learning is becoming ubiquitous in this context, enabling data-to-model and automated feature extraction from SHM observations. The use of various machine learning schemes embedded with the Hilbert, Wavelet, and Shapelet transforms will be presented with examples from Burj Khalifa, Sutong Yangtze River Bridge and the European Union's surface wind monitoring in the Port of Genoa, Italy.

简介：Ahsan Kareem，美国圣母大学罗伯特·穆兰工程教授，美国国家工程院院士，印度国家工程院外籍院士，中国工程院外籍院士，日本工程院外籍院士，前任国际风工程协会主席。曾获得了James Croes Medal（2022）、Nathan M. Newmark Medal(2021)、Earnest Howard Medal（2019）、Davenport Medal(2007)、Scanlan Medal(2005)、Cermak Medal(2002)等著名学术荣誉。担任Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics、Structural Safety等十余本著名刊物的首席编辑、副编辑等职务。在结构随机动力学、风工程和灾害模拟等领域获得了令人瞩目的成就，并培养了大批中国留学生。作为国际风工程领域的领导者，他通过风洞实验与现场实测等方式，利用解析、数值和随机分析框架，致力于高层建筑、大跨桥梁、近海建筑等结构的抗风分析与设计。此外，Kareem教授还积极推进美国风荷载规范ASCE-7的发展；发展了基于网络的基础设施结构分析、设计以及拓扑优化框架。Kareem教授所领导的自然灾害模拟实验室（Nat-Haz Modeling Laboratory）率先在土木工程学科建立了风工程研究与教育虚拟合作实验室；开创了基于健康监测网络的结构性能评估体系。

特邀报告3——“从随机振动学到随机物理学——随机力学发展之我见”

摘要：作为工程力学的重要分支，随机力学正在形成过程之中。随机性的客观实在性和现实科学技术发展的迫切需求，推动着随机力学的发展。作为随机力学的重要起源、随机振动学科的发展面临着新的发展机遇。本报告简要回顾了随机振动研究的基本理论成果；论述了反映随机性在物理系统中传播规律的基本科学途径。结合报告人近年的研究工作，择要给出了若干研究案例，以阐明本报告的主导思想：从随机动力学问题向一般随机物理学的发展，是随机力学即将蓬勃发展的重要特征。同时，本报告意在阐明：基于物理研究随机系统，将为解决工程科学中的一系列关键难题开辟新的发展道路。

简介：李杰，中国科学院院士，同济大学荣誉讲座教授，上海防灾救灾研究所所长。长期在结构工程与工程防灾领域从事研究工作。在随机力学、工程结构可靠性与生命线工程研究中取得了具有国际声望的研究成果。包括：发展了随机损伤力学基本理论，建立了随机系统分析的概率密度演化理论，解决了复杂结构整体可靠度分析问题，建立了大规模工程网络抗震可靠性分析与优化设计理论等。领衔获得国家自然科学二等奖、国家科技进步三等奖各1项、部省级科技奖励一等奖5项。1998年获得国家杰出青年科学基金，1999年入选“长江学者奖励计划”首批特聘教授。2013年，被丹麦王国奥尔堡大学授予荣誉博士学位；2014年获美国土木工程师学会（ASCE)最高学术成就奖——Freudenthal奖章。2017年至2022年，出任国际结构安全性与可靠性学会主席。

特邀报告4——“基于微波感知的振动测量理论与技术研究”

摘要：在工程技术领域中，振动测量是实现设备故障诊断与结构健康监测的重要手段和方法。现有的接触式及非接触式振动测量技术与方法均有其特定的使用场合，例如在大型柔性结构、高温高压及高速流动等恶劣工作环境下难以实现有效的振动测量。随着科学与工程技术的迅速发展，面对不断涌现的振动测量需求，迫切需要研究新的振动测量技术与方法。基于微波的振动测量技术作为一种新型的振动测量技术，具有非接触、测量动态范围大、高可靠性、低成本、低功耗、操作简便和优良的环境适应性等优点，在军民技术领域均具有重要的应用前景和潜力。

简介：彭志科，宁夏大学校长，上海交通大学特聘教授，“机械系统与振动”国家重点实验室副主任，国家杰出青年科学基金获得者，教育部“长江学者”特聘教授，入选科技部“中青年科技创新领军人才”，主持获批国家自然科学基金创新群体项目。主要从事动力学分析与信号处理、设备智能诊断与运维、海上浮式风机等方面研究，创建了广义参数化时频变换理论与方法，提出了非线性调频分量分解方法，发明了基于微波感知的全场形变和振动测量变革性技术。发表SCI论文200余篇，连续7年入选爱思唯尔 “中国高被引学者榜单”。现为全国科技创新领军人才联盟理事、中国振动工程学会理事、上海力学学会动力学与控制专业委员会主任委员。获得英国无损检测学会2019年度CM Innovation Award；2020年当选为国际声学与振动学会杰出会士。

特邀报告5——“重载铁路系统动力学理论与性能调控技术及应用研究”

摘要：客运高速和货运重载是世界铁路两大发展方向，我国在发展高速铁路同时，也加大了重载铁路建设。随着重载铁路列车编组不断扩大和轴重不断增加，列车纵向冲动及列车对线路破坏作用加剧，引发的重载列车运行安全问题更加严峻。研究团队针对这一重大需求，历时10余年，开展了重载铁路系统动力学理论与性能调控技术及应用研究。本报告介绍了主要研究进展，包括重载列车与轨道动态相互作用系统分析方法、重载机车摩擦式车钩稳定性调控、重载机车通过小半径曲线时的安全性能优化设计及重载铁路曲线钢轨非对称型面设计技术。研究成果在我国重载铁路多个重点工程中得到了成功应用，产生了显著的社会经济效益，突破了重载铁路安全保障技术瓶颈，推动了我国重载铁路运输技术的进步。

简介：王开云，西南交通大学研究员、轨道交通运载系统全国重点实验室主任，全国创新争先奖状、科学探索奖获得者，《科学通报》、《Acta Mechanica Sinica》等期刊编委，长期从事轨道交通工程动力学理论与应用研究。主持了国家杰出青年基金等多个国家级项目，公开发表了学术论文160余篇，获得了国家科技进步一等奖1项（排名第3）、国家科技进步二等奖2项（排名第1、第9）。