同济大学
导师风采
宋明明
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个人信息

Personal Information

  • 助理教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:土木工程学院
  • 所属专业: 土木工程
  • 邮箱 : mingmingsong@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : 021-65983420

个人简介

Personal Profile

宋明明,浙江大学本科,同济大学硕士,美国TuftsUniversity博士。2019年8月博士毕业后,留校先后任职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,任特聘研究员、助理教授、硕导。研究方向为结构健康监测、数字孪生、贝叶斯推理、深度学习、混合驱动建模等。研究工作发表18篇SCI检索论文,包含8篇Mechanical Systems and Signal Processing期刊论文。主持国家自然科学基金青年项目1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、美国土木工程师协会结构健康监测与控制委员会委员、国际桥梁与结构工程协会中国团组秘书处秘书、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SmartConstruction期刊青年编委和Buildings期刊客座编辑,是Mechanical Systems and Signal Processing,Structural Health Monitoring,Journalof Sound and Vibration等多本SCI期刊审稿人。每年招收硕士生1-2名,欢迎推免生、考研生报名!


  • 研究方向Research Directions
数字孪生,深度学习,结构健康监测,混合驱动模型
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示

同济大学桥梁系桥梁健康监测与振动控制研究室成立于2001年,也是土木工程防灾国家重点实验室的一部分。研究室自成立以来,先后承担了国家自然科学基金,教育部、科技部、交通部、上海市科委、江苏省交通厅以及河北省交通厅等国家级、部省级重大或重点科研课题研究,为解决桥梁工程中的关键技术难题提供了基础理论、方法和技术。

团队照片


项目情况

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.    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

4.    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

5.    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

6.    National Science Foundation (NSF), An Adaptive System Identification Approach Using Mobile Sensors (1903972), 2019.6 - 2022.5, 52万美元, 参与

7.    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

8.    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

9.    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

报考意向
招生信息
土木工程学院
硕士研究生
  • 序号
  • 专业
  • 招生人数
  • 年份
报考意向
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毕业院校:
所学专业:
报考类型:
博士
硕士
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备注:
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.   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

4.   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

5.   National Offshore Wind Research &Development Consortium, Physics Based Digital Twins for Optimal AssetManagement (154719), 2021.1 - 2022.12, 80万美元,参与

6.   National Science Foundation (NSF), An AdaptiveSystem Identification Approach Using Mobile Sensors (1903972), 2019.6 - 2022.5,52万美元, 参与

7.   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

8.   United States Geological Survey (USGS), AHierarchical Bayes Inversion Approach for Site Characterization Using SurfaceWave Measurements (G18AP00034), 2018.6 - 2020.5, 8万美元, 参与

9.   National Science Foundation (NSF), CAREER:Probabilistic Nonlinear Structural Identification for Health Monitoring ofCivil Structures (1254338), 2013.6 - 2019.5, 40万美元, 参与


研究成果

1.     Teymouri D, Sedehi O, Song M, Moaveni B,Papadimitriou C, Katafygiotis LS*. Hierarchical Bayesian finite element modelupdating: Optimal weighting of modal residuals with application to FINO3offshore platform. Mechanical Systems and Signal Processing. 2024 Apr1;211:111150.

2.      LuoL, Song M*, Zhong H, He T, Sun L*. Hierarchical Bayesian model updatingof a long-span arch bridge considering temperature and traffic loads. MechanicalSystems and Signal Processing. 2024 Mar 15;210:111152.

3.      SongM, Mehr NP, Moaveni B*, Hines E, Ebrahimian H, Bajric A. One yearmonitoring of an offshore wind turbine: Variability of modal parameters toambient and operational conditions. Engineering Structures. 2023 Dec15;297:117022.

4.      Partovi-MehrN, Branlard E, Song M, Moaveni B*, Hines EM, Robertson A. SensitivityAnalysis of Modal Parameters of a Jacket Offshore Wind Turbine to OperationalConditions. Journal of Marine Science and Engineering. 2023 Jul30;11(8):1524.

5.      SongM, Moaveni B*, Ebrahimian H, Hines E, Bajric A. Joint parameter-inputestimation for digital twinning of the Block Island wind turbine usingoutput-only measurements. Mechanical Systems and Signal Processing. 2023Sep 1;198:110425.

6.      HinesEM*, Baxter CD, Ciochetto D, Song M, Sparrevik P, Meland HJ, Strout JM,Bradshaw A, Hu SL, Basurto JR, Moaveni B. Structural instrumentation andmonitoring of the Block Island Offshore Wind Farm. Renewable Energy.2023 Jan 1;202:1032-45.

7.      Song M, Christensen S, Moaveni B*,Brandt A, Hines E. Joint parameter-input estimation for virtual sensing on anoffshore platform using output-only measurements. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 May 1;170:108814.

8.      MehrjooA, Song M, Moaveni B*, PapadimitriouC, Hines E. Optimal sensor placement for parameter estimation and virtualsensing of strains on an offshore wind turbine considering sensor installationcost. Mechanical Systems and SignalProcessing. 2022 Apr 15;169:108787.

9.      Song M, Renson L*, Moaveni B, KerschenG. Bayesian Model Updating and Class Selection of a Wing-Engine Structure withNonlinear Connections using Nonlinear Normal Modes. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 Feb 15;165:108337.

10.  ZhangY, Lian J, Zhang G, Liu Y, Song M*, Li S. Ground vibrationcharacteristics induced by flood discharge of a high dam: An experimentalinvestigation. Journal of Renewable and Sustainable Energy. 2021 Jan4;13(1):014502.

11.  LiuP*, Huang S, Song M, Yang W. BayesianModel Updating of a Twin-Tower Masonry Structure through Subset SimulationOptimization Using Ambient Vibration Data. Journal of Civil StructuralHealth Monitoring. 2020 Oct 23:1-20.

12.  SongM, Behmanesh I, Moaveni B*, Papadimitriou C. Accounting for Modeling Errorsand Inherent Structural Variability through a Hierarchical Bayesian ModelUpdating Approach: An Overview. Sensors. 2020 Jan;20(14):3874.

13.  Song M, Astroza R, Ebrahimian H, Moaveni B*, Papadimitriou C. Adaptive Kalmanfilters for nonlinear finite element model updating. Mechanical Systems andSignal Processing. 2020 Sep 1;143:106837.

14.  YousefianmoghadamS, Song M, Mohammadi M, Packard B,Stavridis A*, Moaveni B, Wood RL, Packard B. Nonlinear dynamic tests of areinforced concrete frame building at different damage levels. EarthquakeEngineering & Structural Dynamics. 2020 May 11.

15.  Song M, Behmanesh I, Moaveni B*,Papadimitriou C. Modeling error Estimation and response prediction of a10-Story building model through a hierarchical Bayesian model updatingframework. Frontiers in Built Environment.2019;5:7.

16.  Song M, Moaveni B*, Papadimitriou C,Stavridis A. Accounting for amplitude of excitation in model updating through ahierarchical Bayesian approach: Application to a two-story reinforced concretebuilding. Mechanical Systems and SignalProcessing. 2019 May 15;123:68-83.

17.  Song M, Renson L, Noël JP, Moaveni B*, Kerschen G. Bayesian model updating ofnonlinear systems using nonlinear normal modes. Structural Control andHealth Monitoring. 2018 Dec;25(12):e2258.

18.  Song M, Yousefianmoghadam S, MohammadiME, Moaveni B*, Stavridis A, Wood RL. An application of finite element modelupdating for damage assessment of a two-story reinforced concrete building andcomparison with lidar. Structural HealthMonitoring. 2018 Sep;17(5):1129-50.


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