隨著愈來愈多大型基建落成，加上特大風災、地震、船撞橋等意外，結構健康監測和識別成為土木結構工程的熱門領域。本項目涉及結構動力學中一系列貝業斯識別法的建立。約20年前，貝業斯結構識別方法只能應用於簡單的結構模型，並要求量測所有外力 (如風、地震、車流等)，但實際應用顯然不可行。項目完成人從那時起發展了多個不要求外力量測數據的貝業斯識別法。這些方法可用於多種不同工程條件。另一方面，亦涵蓋參數識別和模型選擇兩個層次，更在去年提升到第三個層次：基於自我修復模型的系統識別。它的好處是能以少量簡單模型達到大量複雜模型的效果，讓實現大型系統識別向前踏進一大步。另外，這些方法從早期線下操作，發展到近年的線上操作。當取得新數據點(例如每0.01秒)，結構模型馬上被更新。其中解決了若干難題，包括噪音參數實時識別和實時貝業斯模型選擇。通過近20載努力，已形成一套貝業斯結構識別體系，成為土木工程貝業斯方法基礎。這些方法被大量應用到重要結構的健康監測。根據史丹佛大學John P.A. Ioannidis教授引用排名，項目完成人在全球土木工程學者位列第52名。

圖1 第五屆東亞運動會運動員宿舍東亞樓的長期結構監測

圖2 子結構識別法利用界面力的連續性解決不能被識別的數學病態問題

圖3 應用本項目的分散式實時識別方法，解決響應數據不同步問題: 傳統方法結果(左); 本項目方法結果(右)