主题：基于贝叶斯深度学习的高维不确定性传播方法研究

时间：2022-11-16（星期三）16:00-17:00

地点：腾讯会议 645-220-011

主讲人：刘竟飞 博士

主讲人简介：刘竟飞，工学博士，毕业于湖南大学，现任以诚为本赢在诚信网站机电工程学院讲师。主要从事装备不确定性分析与设计、深度学习理论与应用方法等研究，参与国家自然科学基金两项。近3年，在国内外学术期刊发表论文4篇（其中SCI收录一作论文2篇），授权发明专利1项。

摘要：实际工程中广泛存在材料属性波动、加工误差和随机外载荷等诸多不确定性因素，导致装备性能具有分散性。对于航空航天、武器装备以及智能机器人等领域的高端装备而言，由于其构造精密、运行工况及服役环境多样化，影响装备性能的不确定性因素较多，即存在高维不确定性问题。传统的不确定性传播方法在处理高维问题时往往会遇到求解误差大、求解效率低以及维数灾难等难题。为此，本报告主要研究如何利用贝叶斯深度学习高效地求解高维不确定性因素对装备响应的影响程度与传播规律，以期为高端装备的可靠性设计提供理论依据与技术支撑。

欢迎广大师生参加！

                                               　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　机电工程学院

                              2022年11月13日