北科大新闻网11月4日电（通讯员 朱锐）为推动学科交叉融合，拓宽师生国际学术视野，提升研究生创新科研能力，10月29日，英国南安普顿大学知名学者GennaroScarselli教授应机电系教师赵彦琳邀请，莅临机械工程学院，作题为“基于机器学习的航空航天结构健康监测”（MachineLearningforStructuralHealthMonitoringofAerospaceStructures）的深度学术报告。学院副院长郑莉芳教授、机电系主任陈哲涵教授、机电系党支部书记周晓敏教授，以及各研究团队青年教师、硕博士研究生代表共同参会。

讲座中，Scarselli教授从航空航天结构健康监测（SHM）的基础理论切入，系统阐述了该技术在保障飞行器安全运行、延长结构使用寿命中的核心价值。他回顾了航空航天结构健康监测技术与机器学习方法的发展历程，指出随着航空航天装备向高性能、轻量化、长寿命方向演进，传统物理模型与数据驱动监测方法在应对海量数据、复杂结构特征及多工况环境时的局限性，强调机器学习技术与传统监测方法的融合是领域发展的必然趋势。

在核心内容分享环节，Scarselli教授深入解析了物理驱动机器学习方法在结构健康监测中的创新应用，通过详实案例与数据，展示了该方法在提升监测识别精度、优化运算效率、解决复杂工程实际问题中的独特优势。他还系统介绍了机器学习在损伤检测、精确定位、量化评估及结构剩余寿命预测等关键环节的最新研究进展，分享了其团队的创新性成果，并针对小样本模型训练、深度学习模型可解释性提升、环境因素影响机理分析等前沿课题提出研究方向，为在场师生提供了宝贵思路。

交流互动环节，现场师生围绕报告核心内容及实际工程应用挑战踊跃提问，Scarselli教授逐一给予专业细致的解答，独到见解赢得全场掌声。讲座结束后，全体参会人员合影留念，为本次国际学术交流活动画上圆满句号。

此次讲座不仅让师生们全面深入了解了航空航天结构健康监测领域的前沿技术与发展动态，更搭建了国际学术交流合作的桥梁，为学院在智能运维与先进制造领域的科研创新提供了重要理论参考与方法指导。未来，机械工程学院将持续推进国际学术交流，助力学科高质量发展与创新型人才培养。

（摄影：机械工程学院）

（责编：姜智颖）