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报告题目：物理-数据联合驱动降维策略：强非线性系统随机振动分析的高效求解途径

报告嘉宾：陈林聪教授（华侨大学） 主持人：喻莹教授

报告时间：2026年5月19日16:00-17:30

报告地点：土木系会议室（工东301）

报告摘要：

大多数工程结构都会受到剧烈的非线性随机振动作用。尽管自20世纪60年代以来这一领域已得到广泛研究，但对于大规模强非线性系统的随机振动分析，仍有许多问题亟待解决。本文提出一种基于物理-数据融合驱动降维的高效分析方法。首先，将控制稳态概率密度函数的高维稳态Fokker-Planck-Kolmogorov方程解耦为仅涉及感兴趣物理量的低维（通常为一维或二维）FPK方程，并证明解耦后的等效漂移系数和扩散系数本质上就是条件平均函数。为合理逼近条件平均函数，进一步探讨了回归分析中条件平均函数与回归函数之间的关系，证明条件平均函数可通过回归方法近似。在此基础上，采用半解析径向基函数神经网络回归方法，基于少量先验数据对条件平均函数进行拟合；随后，利用深度学习方案求解解耦的稳态FPK方程，获得系统的响应统计量。作为验证，文中分析了六个典型算例，分别考虑高斯白噪声外激和/或参数激励。数值结果与精确解（若有）或蒙特卡罗模拟解进行了对比，结果表明所提方法具有良好的准确性和计算效率。与基于集成演化的广义密度演化方程方案相比，该方法在处理强非线性系统时具有更高的精度。值得指出的是，尽管本文仅预测了稳态响应，但所提出的框架可进一步拓展至瞬态响应预测。

报告人简介：

陈林聪，教授，博士生导师，福建省杰青。2004年7月毕业于哈尔滨工程大学工程力学专业，获学士学位；2009年6月于浙江大学航空航天学院工程力学专业获工学博士学位，导师为朱位秋院士。2009年8月起入职华侨大学土木工程学院，期间于2014年8月至2015年8月、2018年12月至2020年1月两次赴美国加州大学Merced分校担任访问学者，合作导师为国际著名学者、中组部“千人计划”入选者、ASME会士孙建桥教授。陈林聪教授主要从事工程结构随机振动、结构振动与控制、先进纤维材料结构等方面的研究。先后主持多项国家自然科学基金项目（4项面上、1项青年）、福建省自然科学基金项目以及教育部博士点创新基金，在国内外主流期刊发表SCI收录论文150余篇。

请工学院土木与智慧建设工程系的老师、研究生和高年级本科生参加，欢迎工学院和学校其他院系有兴趣的师生参加！

工学院

2026年5月15日