2022年8月2日，应浙江大学机械工程学院邀请，美国佛罗里达大学教授Nam-Ho Kim为我院师生举行了一场线上学术报告会，主题为“Uncertainty Reduction with Data in Prognostics and Health Management”。报告会由我院彭涛副教授主持，来自浙江大学、香港理工大学的100余名师生线上参加。
Prof. Nam-Ho Kim现任美国佛罗里达大学机械与航空航天工程教授，1999年获得美国爱荷华大学机械工程博士学位，担任美国航空航天研究所的副研究员，Structural and Multidisciplinary Optimization的高级评论编辑。他的研究领域包括结构设计优化、设计灵敏度分析、不确定设计、结构健康监测和预测、非线性结构力学和不确定性量化。在上述领域发表专著7部，论文200余篇。
本次报告会，Prof. Nam-Ho Kim从不确定性消减的视角充分阐述了数据的作用和价值。报告会伊始，Prof. Nam-Ho Kim向大家介绍了不确定性的量化、传播和管理，他指出工程系统会在重复使用的条件下失效，在预测系统生命周期时会出现许多不确定因素，因此，其退化呈现一定分布规律，可以利用基于物理预测、退化模型、数据差异趋势三种方法预测系统生命周期。接着，Prof. Nam-Ho Kim介绍了使用动态时间的数据增强翘曲加速实验，数据驱动的性能预测取决于数据量，数据增广可以降低RUL预测的不确定性，而使用所有可能的训练数据并非最好选择。Prof. Nam-Ho Kim还讲解了如何利用数据测量时间表来减少预测的不确定性，为了减少不必要的数据测量与检查，评估未来要测量的数据价值是非常有必要的。Prof. Nam-Ho Kim将不确定性分为偶然性和认知性，将数据视为减少认识性不确定性的主要工具，并针对三个课题：数据不足下预测、数据测量调度、低保真物理信息下数据驱动预测为同学们介绍了理论与相关实例研究。最后的问答环节，同学们与Prof. Nam-Ho Kim积极充分地讨论了相关内容。
本次学术报告会是浙江大学机械工程学院M.E Global云端系列讲座第四期（“制造数字化与数据智能”国际科研工作坊项目）的第九讲，本专题由彭涛副教授策划组织，邀请多所境外高校学者讲述前沿学术研究进展，旨在开拓学生国际化视野，拓宽学生科研思路，培育具有国际竞争力的高水平人才。
