背景介绍

杨永超于哈尔滨工业大学获学士学位（2010，导师：李惠院士）、于美国莱斯大学获博士学位（2014，导师：Satish Nagarajaiah），在美国国家实验室任主任博士后（2015-2017，导师：Charles R. Farrar、David Mascarenas）、美国国家实验室研究员（2018-2019）、2019年起任美国密歇根理工大学机械工程-工程力学系助理教授。研究领域为结构动力学、结构感知与健康监测、智能系统、先进制造与机器人。在国际期刊上发表论文60多篇、参编3本专著、持美国专利2项（第一发明人），H-index 26，引用2700余次。2018年至今担任Structural Control and Health Monitoring (IF 6.0) 期刊编委，美国土木工程师学会（ASCE）结构控制与监测委员会成员及美国机械工程师学会（ASME）声学委员会成员。主要奖项为联合国纽约可持续发展会议最佳论文奖（2015）、美国土木工程师学会（ASCE）Raymond C. Reese研究奖（2017）、R&D 100奖（2018）、实验力学学会（Society for Experimental Mechanics, SEM）最佳论文奖（2021）及Young Investigator Lecture Award（2022 Plenary Lecture in 41st IMAC）、及国际结构健康监测Achenbach Medal（2022）。2019年以来每年均入选美国斯坦福大学全球前2%顶尖科学家。

详见主页：http://yongchao-yang.github.io

研究领域

结构动力学、结构感知与健康监测、桥梁工程、智能系统

教育背景

2010-2014：博士，美国莱斯大学土木工程系 

2006-2010：学士，哈尔滨工业大学土木工程系

工作经历

2022-至今：宁波东方理工大学（暂名） 工学部长聘副教授 

2019-2022：美国密歇根理工大学 机械工程与工程力学系助理教授（Tenure-track Assistant Professor） 

2018-2019：美国国家实验室 研究员（Staff Scientist） 

2015-2017：美国国家实验室 主任博士后（Director's Postdoctoral Fellow）

学术兼职（部分）

2018-至今：国际学术期刊《Structural Control and Health Monitoring》（影响因子6.0）副主编 

2021-至今：美国土木工程师学会（ASCE）结构控制与监测委员会成员、美国机械工程师学会（ASME）声学委员会成员

加拿大、美国国家自然科学基金、能源部工程学科基金评审人 10多个国际会议共同组织者和分会场主席

20多个国际学术期刊审稿人

获奖情况及荣誉

2022：Young Investigator Lecture Award，美国实验力学学会（Society for Experimental Mechanics, SEM），Plenary Lecture（大会报告）41届国际模态分析大会（IMAC-XLI）, Austin, TX, USA

2022：Achenbach Medal，国际结构健康监测委员会

2021：最佳论文奖Best Paper Award，美国实验力学学会（Society for Experimental Mechanics, SEM） 

2018：R&D 100 Award 

2017：Raymond C. Reese Research Prize，美国土木工程师学会（American Society of Civil Engineers, ASCE） 

2015：最佳论文奖Best Paper Award，联合国纽约可持续发展大会

代表性论著

总体情况

60余篇SCI论文；参编3本专著章节 H-index 26, 引用总数超过2700

Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?user=gVH1w4kAAAAJ&hl=en

Web of Knowledge：https://www.webofscience.com/wos/author/record/J-8640-2014

10篇代表作

• S. Li; F. A. Azad; Y. Yang* (2023). Super-sensitivity full-field measurement of structural vibration with an adaptive incoherent optical method. Mechanical Systems and Signal Processing, 202, 110666.

• A. Rostamijavanani; S. Li; Y. Yang* (2023). Data-Driven Modeling of Parameterized Nonlinear Dynamical Systems with a Dynamics-Embedded Conditional Generative Adversarial Network. ASCE Journal of Engineering Mechanics, 149(11), 04023094.

• S. Li; F. A. Azad; Y. Yang* (2023). On the fundamental sensitivity limit of incoherent optical methods for full-field displacement measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 72, 1009004.

• S. Li; C. Farrar; Y. Yang* (2023). Efficient regional seismic risk assessment via deep generative learning of surrogate models. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 52(11), 3435-3454.

• S. Li; Y. Yang* (2023). Efficient Data-Driven Modeling of Nonlinear Dynamical Systems via Metalearning. ASCE Journal of Engineering Mechanics, 149(3), 04023008.

• S. Li; Y. Yang* (2022). Super-sensitivity incoherent optical methods for full-field displacement measurements. Optics Letters, 47(21), 5453-5456.

• C. Dorn; S. Dasari; Y. Yang*; C. Farrar; G. Kenyon; P. Welch; D. Mascareñas (2018); Efficient full-field vibration measurements and operational modal analysis using neuromorphic event-based imaging, ASCE Journal of Engineering Mechanics, 144(7): 04018054

• Y. Yang*; C. Dorn; T. Mancini; Z. Talken; C. Farrar; D. Mascareñas (2017); Blind identification of full-field vibration modes from video measurements with phase-based video motion magnification, Mechanical Systems and Signal Processing, 85: 567-590

• Y. Yang; S. Li; S. Nagarajaiah; H. Li; P. Zhou (2016); Real-time output-only identification of time-varying cable tension from accelerations via complexity pursuit, ASCE Journal of Structural Engineering, 142(1): 04015083

• Y. Yang; S. Nagarajaiah (2013); Time-frequency blind source separation using independent component analysis for output-only modal identification of highly damped structures, ASCE Journal of Structural Engineering, 139(10): 1780-1793