同济大学教授、国家土建结构预制装配化工程技术研究中心团队负责人王伟及其指导的博士胡书领和硕士陆永昌共同完成的“Explainable machine learning models for probabilistic buckling stress prediction of steel shear panel dampers”论文，荣获《Engineering Structures》2023年度最佳论文奖（Engineering Structures 2023 Best Paper Award），为亚太区唯一获奖论文。

Engineering Structures是Elsevier旗下结构工程领域最具影响力的顶级期刊，于1978年创刊，JCR-1区，目前影响因子5.5。内容涉及各类基础设施、地震工程、结构动力学、风能工程、爆破工程、结构可靠性与稳定性、结构健康监测、新型材料与结构等相关领域的研究工作。2023年，Engineering Structures共收到稿件7898篇，发表1656篇文章，拒稿率约79%。经过《Engineering Structures》主编、副主编团队从内容创新性、研究成果应用性、文章写作质量等方面进行的严格评审，从2023年发表的1656篇论文中选出了年度最佳论文奖3篇（亚太区、欧洲区、美洲区各1篇）、最佳综述文章1篇、分领域年度最佳论文奖26篇（亚太区10篇、欧洲区9篇、美洲区7篇）。

论文简介

剪切钢板阻尼器被广泛应用于工程结构消能减震。剪切钢板的面外屈曲应力是决定阻尼器承载和消能能力的关键参数。然而既有屈曲应力预测方法无法有效考虑固有材料特征、几何尺寸和初始缺陷不确定性的影响。传统理论方法准确性较低，传统试验及有限元方法无法充分考虑所有设计参数影响，且实施代价大、效率低下，无法应用于工程实践。为解决上述问题，该获奖论文基于团队提出的两阶段机器学习框架，将名义模型作为代理模型通过超立方采样方法充分考虑固有材料特征、几何尺寸和初始缺陷不确定性的影响，搭建了剪切钢板面外屈曲应力概率预测模型。对比分析结果表明，该预测模型可以达到与有限元方法媲美的准确率，且计算时间小于3s。为推动所提出的机器学习方法在工程实践中的应用，论文开发并公开了相应的可交互式软件，实现了基于机器学习结构智能设计的落地。最后，论文通过全局敏感性分析方法（Sobol’s method）研究了设计参数不确定性对预测结果的影响规律，可为阻尼器设计和加工提供有力依据。

该论文的合著者胡书领博士（欧盟玛丽居里学者、日本学术振兴会外国人特别研究员、京都大学博士后），是王伟教授指导的同济大学2016级博士研究生；陆永昌硕士是王伟教授指导的同济大学2020级硕士研究生。

来源：

Enginnering Structures官网介绍（https://www.sciencedirect.com/journal/engineering-structures/about/awards）

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