土木工程学院-宋明明导师介绍
宋明明
副研究员
硕士生导师
男
土木工程学院
土木水利
,土木工程
结构健康监测,数字孪生,深度学习与科学计算融合,无人机与计算机视觉智能巡检 ,贝叶斯推理与不确定性量化
mingmingsong@tongji.edu.cn
招生信息
1
土木工程（博士）
2025
2
学术型硕士
桥梁与隧道工程,智能建造
2
土木工程（博士）
2024
2
学术型硕士
桥梁与隧道工程,智能建造
3
土木水利
2026
2
专业学位硕士
宋明明，同济大学土木工程学院桥梁工程系副研究员，获上海市海外高层次人才项目。获上海市科技进步二等奖1项。浙江大学本科，同济大学硕士，美国Tufts University博士。2019年8月博士毕业后，在Tufts University担任博后和研究助理教授。2022年入职同济大学土木工程学院桥梁系，加入长江学者孙利民教授的桥梁健康监测与振动控制研究室，先后任职助理教授、副研究员。研究方向为结构健康监测、数字孪生、深度学习与科学计算融合、无人机与计算机视觉智能巡检、贝叶斯推理与不确定性量化等。研究工作发表30余篇SCI检索论文。主持国家自然科学基金青年项目等纵向课题2项，参与面上项目2项，参与多项美国国家科学基金（NSF）等项目， 2021年获得上海市领军人才（海外）青年人才项目资助。任土木工程防灾减灾全国重点实验室固定成员、国际桥梁与结构工程协会（IABSE）《Bulletins》编委、国际桥梁与结构工程协会中国团组秘书、中国振动工程学会结构抗振控制与健康监测专业委员会委员等。担任Scientific Reports（SCI一区）期刊编委，Smart Construction和Prestress Technology青年编委。每年招收2-3名硕士研究生，欢迎报考。
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科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目，基于层次贝叶斯理论和人工智能的桥梁结构混合数字孪生方法（编号52208199），2023.1 - 2025.12，主持
2. 上海市海外高层次人才项目，2022.3 – 2024.12，主持
3. 上海勘测设计研究院有限公司上海海上风能资源开发利用工程技术研究中心开放课题，海上风电结构健康监测及实时状态评估技术（编号FNZX2023KP01），2025.4 - 2028.3，主持
4. 国家自然科学基金面上项目，基于混合监测的桥梁数字化建模（编号52378187），2024.1 - 2027.12，参与
5. 国家自然科学基金面上项目，基于多源残错数据的桥梁网级评估方法（编号52278313），2023.1 - 2026.12，参与
6. National Offshore Wind Research & Development Consortium, Physics Based Digital Twins for Optimal Asset Management (154719), 2021.1 - 2022.12, 80万美元, 参与
7. National Science Foundation (NSF), An Adaptive System Identification Approach Using Mobile Sensors (1903972), 2019.6 - 2022.5, 52万美元, 参与
8. Bureau of Safety and Environmental Enforcement (BSEE), The Block Island Structural Monitoring Joint Project (140E0119C0003), 2020.5 - 2021.12, 60万美元, 参与
9. United States Geological Survey (USGS), A Hierarchical Bayes Inversion Approach for Site Characterization Using Surface Wave Measurements (G18AP00034), 2018.6 - 2020.5, 8万美元, 参与
10. National Science Foundation (NSF), CAREER: Probabilistic Nonlinear Structural Identification for Health Monitoring of Civil Structures (1254338), 2013.6 - 2019.5, 40万美元, 参与
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研究成果
1. 孙利民, 王艺晴, 宋明明*, 夏烨. 基于循环神经网络辅助卡尔曼滤波法的动力响应重构方法. Journal of Southeast University/Dongnan Daxue Xuebao. 2025 Nov 1;55(6).
2. 罗岚炘，宋明明，钟华强，何天涛，孙利民*. 考虑运营荷载的大跨径拱桥层次贝叶斯模型修正方法. 振动与冲击. 2025; 44(1).
3. Wang T*, Zhang S, Song M, Sun L*. Dictionary Learning-Based Data Pruning for System Identification. Applied Sciences. 2025 Aug 26;15(17):9368.
4. Liu J, Li Y*, Sun L, Luo L, Song M. Physics-encoded interpretable self-supervised learning for structural damage identification. Engineering Structures. 2025 Nov 15;343:121045.
5. Luo L, Sun L, Song M, Liu J, Li Y*, Xia Y*. Joint load-parameter-response identification using a physics-encoded neural network. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025 May 1;230:112597.
6. Komarizadehasl S, Shen Z, Xia Y*, Song M, Turmo J. An innovative drive-through approach for structural testing and experimental insights from two cable stayed bridges. Developments in the Built Environment. 2025 Apr 1;22:100653.
7. Qu G, Song M*, Xia Y, Sun L. Bridge Girder‐End Displacement Reconstruction Using a Novel Hybrid Attention Mechanism Leveraging Multisource Information. Structural Control and Health Monitoring. 2025;2025(1):8249455.
8. Luo W, Gong F, Song M, Xia Y*. A structural 3D displacement measurement method using monocular camera based on multiple feature points tracking. Measurement. 2024 Dec 9:116406.
9. Qu G, Song M*, Sun L. Bridge deformation quantiles prediction with MVO-CNN-BiLSTM based on mixed attention mechanism and periodic multi-source information fusion. Journal of Civil Structural Health Monitoring. 2024 Dec 9:1-22.
10. Song M, Moaveni B*, Hines E. Hierarchical Bayesian quantification of aerodynamic effects on an offshore wind turbine under varying environmental and operational conditions. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025 Feb 1;224:112174.
11. Valikhani M, Nabiyan M, Song M, Jahangiri V, Ebrahimian H*, Moaveni B. Bayesian finite element model inversion of offshore wind turbine structures for joint parameter-load estimation. Ocean Engineering. 2024 Dec 1;313:119458.
12. Wang Y, Song M*, Wang A, Sun L. Structural Dynamic Response Reconstruction Based on Recurrent Neural Network–Aided Kalman Filter. Structural Control and Health Monitoring. 2024;2024(1):7481513.
13. Qu G, Song M*, Xin G, Shang Z, Sun L. Time-convolutional network with joint time-frequency domain loss based on arithmetic optimization algorithm for dynamic response reconstruction. Engineering Structures. 2024 Dec 15;321:119001.
14. Qu G, Song M*, Sun L. Bayesian dynamic noise model for online bridge deflection prediction considering stochastic modeling error. Journal of Civil Structural Health Monitoring. 2024 Aug 18:1-8.
15. Qu G, Song M*, Sun L. Real-Time Bridge Deflection Prediction Based on a Novel Bayesian Dynamic Difference Model and Nonstationary Data. Journal of Bridge Engineering. 2024 Sep 1;29(9):04024064.
16. Luo L, Song M*, Li Y, Sun L*. A hierarchical Bayesian model updating method for bridge structures by fusing multi-source information. Structural Health Monitoring. 2024 Jun 13:14759217241253361.
17. Teymouri D, Sedehi O, Song M, Moaveni B, Papadimitriou C, Katafygiotis LS*. Hierarchical Bayesian finite element model updating: Optimal weighting of modal residuals with application to FINO3 offshore platform. Mechanical Systems and Signal Processing. 2024 Apr 1;211:111150.
18. Luo L, Song M*, Zhong H, He T, Sun L*. Hierarchical Bayesian model updating of a long-span arch bridge considering temperature and traffic loads. Mechanical Systems and Signal Processing. 2024 Mar 15;210:111152.
19. Song M, Mehr NP, Moaveni B*, Hines E, Ebrahimian H, Bajric A. One year monitoring of an offshore wind turbine: Variability of modal parameters to ambient and operational conditions. Engineering Structures. 2023 Dec 15;297:117022.
20. Partovi-Mehr N, Branlard E, Song M, Moaveni B*, Hines EM, Robertson A. Sensitivity Analysis of Modal Parameters of a Jacket Offshore Wind Turbine to Operational Conditions. Journal of Marine Science and Engineering. 2023 Jul 30;11(8):1524.
21. Song M, Moaveni B*, Ebrahimian H, Hines E, Bajric A. Joint parameter-input estimation for digital twinning of the Block Island wind turbine using output-only measurements. Mechanical Systems and Signal Processing. 2023 Sep 1;198:110425.
22. Hines EM*, Baxter CD, Ciochetto D, Song M, Sparrevik P, Meland HJ, Strout JM, Bradshaw A, Hu SL, Basurto JR, Moaveni B. Structural instrumentation and monitoring of the Block Island Offshore Wind Farm. Renewable Energy. 2023 Jan 1;202:1032-45.
23. Song M, Christensen S, Moaveni B*, Brandt A, Hines E. Joint parameter-input estimation for virtual sensing on an offshore platform using output-only measurements. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 May 1;170:108814.
24. Mehrjoo A, Song M, Moaveni B*, Papadimitriou C, Hines E. Optimal sensor placement for parameter estimation and virtual sensing of strains on an offshore wind turbine considering sensor installation cost. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 Apr 15;169:108787.
25. Song M, Renson L*, Moaveni B, Kerschen G. Bayesian Model Updating and Class Selection of a Wing-Engine Structure with Nonlinear Connections using Nonlinear Normal Modes. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 Feb 15;165:108337.
26. Zhang Y, Lian J, Zhang G, Liu Y, Song M*, Li S. Ground vibration characteristics induced by flood discharge of a high dam: An experimental investigation. Journal of Renewable and Sustainable Energy. 2021 Jan 4;13(1):014502.
27. Liu P*, Huang S, Song M, Yang W. Bayesian Model Updating of a Twin-Tower Masonry Structure through Subset Simulation Optimization Using Ambient Vibration Data. Journal of Civil Structural Health Monitoring. 2020 Oct 23:1-20.
28. Song M, Behmanesh I, Moaveni B*, Papadimitriou C. Accounting for Modeling Errors and Inherent Structural Variability through a Hierarchical Bayesian Model Updating Approach: An Overview. Sensors. 2020 Jan;20(14):3874.
29. Song M, Astroza R, Ebrahimian H, Moaveni B*, Papadimitriou C. Adaptive Kalman filters for nonlinear finite element model updating. Mechanical Systems and Signal Processing. 2020 Sep 1;143:106837.
30. Yousefianmoghadam S, Song M, Mohammadi M, Packard B, Stavridis A*, Moaveni B, Wood RL, Packard B. Nonlinear dynamic tests of a reinforced concrete frame building at different damage levels. Earthquake Engineering & Structural Dynamics. 2020 May 11.
31. Song M, Behmanesh I, Moaveni B*, Papadimitriou C. Modeling error Estimation and response prediction of a 10-Story building model through a hierarchical Bayesian model updating framework. Frontiers in Built Environment. 2019;5:7.
32. Song M, Moaveni B*, Papadimitriou C, Stavridis A. Accounting for amplitude of excitation in model updating through a hierarchical Bayesian approach: Application to a two-story reinforced concrete building. Mechanical Systems and Signal Processing. 2019 May 15;123:68-83.
33. Song M, Renson L, Noël JP, Moaveni B*, Kerschen G. Bayesian model updating of nonlinear systems using nonlinear normal modes. Structural Control and Health Monitoring. 2018 Dec;25(12):e2258.
34. Song M, Yousefianmoghadam S, Mohammadi ME, Moaveni B*, Stavridis A, Wood RL. An application of finite element model updating for damage assessment of a two-story reinforced concrete building and comparison with lidar. Structural Health Monitoring. 2018 Sep;17(5):1129-50.
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学校介绍
同济大学是国家教育部直属重点大学，也是首批被批准成立研究生院、并被列为国家“ 211 工程”和“面向 21 世纪教育振兴行动计划”(985 工程)与上海市重点建设的高水平研究型大学之一。同济大学创建于 1907 年，现已成为拥有理、工、医、文、法、经(济)、管(理)、哲、教(育)9 大门类的研究型、综合性、多功能的现代大学。
同济大学现设有各类专业学院 22 个，还建有继续教育学院、 职业技术教育学院等，设有经中德政府批准合作培养硕士研究生的中德学院、中德工程学院，与法国巴黎高科大学集团合作举办的中法工程和管理学院等。目前学校共有 81 个本科专业、 140 个硕士点、 7 个硕士专业学位授权点、博士授权点 58 个、 13 个博士后流动站，学校拥有国家级重点学校 10 个。各类学生 5 万多人，教学科研人员 4200 多人，其中有中科院院士 6 人、工程院院士 7 人，具有各类高级职称者 1900 多人，拥有长江学者特聘教授岗位 22 个。作为国家重要的科研中心之一，学校设有国家、省部级重点实验室和工程研究中心等国家科研基地 16 个。学校还设有附属医院和 2 所附属学校。
近年来同济大学正在探索并逐步形成有自己特色的现代教育思想和办学理念。以本科教育为立校之本，以研究生教育为强校之路。确立“知识、能力、人格”三位一体的全面素质教育和复合型人才培养模式。坚持“人才培养、科学研究、社会服务、国际交往”四大办学功能协调发展，努力强化服务社会的功能，实现大学功能中心化。以国家科技发展战略和地区经济重点需求为指针，促进传统学科高新化、新兴学科强势化、学科交叉集约化。与产业链紧密结合，形成优势学科和相对弱势学科互融共进的学科链和学科群，构建综合性大学的学科体系，其中桥梁工程、海洋地质、城市规划、结构工程、道路交通、车辆工程、环境工程等学科在全国居领先地位。在为国家经济建设和社会发展做贡献的过程中，争取更多的“单项冠军”，提升学校的学术地位和社会声誉。学校正努力建设文理交融、医工结合、科技教育与人文教育协调发展的综合性、研究型、国际知名高水平大学。
同济大学已建成的校园占地面积 3700 多亩，分五个校区，四平路校区位于上海市四平路，沪西校区位于上海市真南路，沪北校区位于上海市共和新路，沪东校区位于上海市武东路。正在建设中的嘉定校区位于安亭上海国际汽车城内。
同济大学研究生院简介
同济大学一贯重视研究生教育，早在 20 世纪 50 年代初即在部分专业招收培养研究生。 1978 年学校恢复招收硕士研究生， 1981 年起招收博士研究生，同年被国务院学位委员会批准为首批有权授予博士、硕士学位的单位。 1986 年经国务院批准试办研究生院， 1996 年经评估正式成立研究生院，成为我国培养高层次专门人才的重要基地之一。同济大学现有一级学科博士学位授权点 12 个，二级学科博士学位授权点 68 个(含自主设置 10 个二级学科博士点)，硕士学位授权点 147 个(含自主设置 7 个二级学科硕士点)，分属哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学等 9 个学科门类。其中土木工程、建筑学、交通运输工程、海洋科学、环境科学与工程、力学、材料科学与工程等学科处在全国优势和领先地位，机电、管理、理学等学科近年有了长足进展。我校还设有 13 个博士后科研流动站。近些年来，为了适应我国经济建设和社会发展的需要，学校还十分注重培养不同类型、多个层次、多种规格的高层次专门人才。学校既设科学学位，又设工商管理、行政管理、建筑学、临床医学、工程硕士(含 21 个工程领域)、口腔医学等多种专业学位；既培养学术型、研究型研究生，又培养应用型、复合型专业学位研究生；既有在校全日制攻读学位模式，又有在职人员攻读专业硕士学位或以同等学力申请硕士学位、中职教师在职攻读硕士学位、高校教师在职攻读硕士学位模式。此外，还面向社会举办多种专业研究生课程进修班等，充分发挥了我校学科优势和特色，由此形成了多渠道、多规格、多层次的办学模式，取得了良好的社会效益。
同济大学研究生院是校长领导下具有相对独立职能的研究生教学和行政管理机构，下设招生办公室、管理处、培养处、学位办公室、学科建设办公室和行政办公室。同时，学校党委还专门设立了研究生工作部。学校设有校学位评定委员会，各学院有学位评定分委员会，并设立了各学科、专业委员会，配有学位管理工作秘书、教务员、班主任、研究生教学秘书等教辅人员。研究生院曾多次被评为全国和上海市学位与研究生教育管理工作先进集体。
二十多年来，同济大学始终把全面提高培养质量作为研究生教育改革的指导思想，在严格质量管理方面采取了一系列切实有效的措施，取得了较好效果。在连续多年全国百篇优秀博士学位论文评选中，有 7 篇入选。同济大学为国家培养了一大批高素质的高级专门人才，至今已授予博士学位 1311 人，硕士学位近 9504 人，其中有相当一部分已成为我国社会主义现代化建设的重要骨干力量。至 2004 年 9 月，在校博士、硕士研究生约达 11000 多人，专业学位硕士生约 2700 人。根据本校研究生教育发展规划， 2006 年计划招收博士生、硕士生(含专业学位研究生)超过 4000 名。同济大学正在为我国经济建设和社会发展输送高层次人才做出更大的贡献。
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同济大学硕士研究生学费及奖助政策
收费和奖励
1) 按照国务院常务会议精神，从 2014 年秋季学期起，向所有纳入国家招生计划的新入学研究生收取学费。其中：工程管理硕士(125600)、MBA[微博](125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程领域工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)专业学位研究生的学费标准另行公布，其它硕士研究生学费不超过 8000 元/学年。
2) 对非定向就业学术型研究生和非定向就业专业学位硕士研究生，同济大学有完善的奖励体系(工程管理硕士(125600)、MBA(125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)的奖励由培养单位另行制订)。对亍纳入奖励体系的非定向就业学术型硕士生和非定向就业专业学位硕士生在入学时全部都可以获得 8000 元/学年的全额学业奖学金，该奖学金用以抵充学费。对纳入奖励体系的硕士研究生还可获得不少亍 600 元/月的励学金，每年发放10 个月。另外，纳入奖励体系的非定向就业研究生都可以申请励教和励管的岗位，获得额外的资励。所有非定向就业硕士研究生在学期间纳入上海市城镇居民基本医疗保险，可申请办理国家励学贷款，可参加有关专项奖学金评定。
3)工商管理硕士在职班、金融硕士在职班、公共管理硕士、工程管理硕士、会计硕士、护理硕士、教育硕士、汉语国际教育硕士、人文学院的艺术硕士采取在职学习方式，考生录取后，人事关系不人事档案不转入学校，在读期间不参加上海市大学生医疗保障，学校不安排住宿，毕业时不纳入就业计划。
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