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开创智能疲劳统计学新领域

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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2023-5-5 11:52:38 |只看該作者 |倒序瀏覽

    这要从1963年说起,时年17岁的我从广州考入当时的北京航空学院航空数学力学系。而先生在1961年33岁时已被评为副教授且是该系兼职管教学的副主任了,也是我们强度专业基础课《材料力学》的主讲老师。

    当时先生和我之间并没有什么特殊的私交,但因一件事的发生影响了先生和我的人生,也促成了我们的师生情。

    事情很简单,期末全校统考,先生给我的《材料力学》考试成绩分数是100分(直到很久之后我才知道,只有我一个人得了100分)。这时有人怀疑我们有什么私人交情,并将此事闹得沸沸扬扬,先生承受了巨大的压力,在“文革”期间还因此受到影响。原本一件好事,但在当时却成了我们的“负资产”。1968年“毕业”后,我被分配到黑龙江军垦农场。

    1978年,我告别黑龙江回到广州,当可以考研究生的时候,因不愿意再折腾到北方,我考了中山大学物理系的研究生。

    2012年10月北京航空航天大学60年校庆,先生在《北航校报》发表了《四十年的师生情》一文。他写到,存在家里几十年的东西“由于种种原因,好多都失散了,但是我还保存着学生的来信。其中我最宝贵的一个珍藏品,就是46年前的一份徐家进在1966年的《关于能量法的总结》的试卷。我为什么要保存这份考卷?因为他这份考卷答得非常好,有独到见解……所以我给了他100分……我没有其他收藏品,这就是我最好的收藏品”。

    当我看到了这段文字时感到非常震撼和惭愧,我确实没有很好地体会先生的良苦用心和厚爱。从此我暗下决心一定要设法回报先生的知遇之恩。

    我一直喜欢数学、力学和物理,尤其着迷于计算机,在国内外杂志上发表的论文几乎都和科学计算有关。近几年人工智能发展迅速,我觉得AI在“疲劳统计学”方面应该有所作为。

    为此我学习了先生在这方面的著作,认真阅读了先生的近400页的专著,并做了4万余字的读书笔记,将其中所有的例题使用Python(计算机编程语言)重算了一遍。我感到是回报先生的时候了。

    2019年11月,我从广州重返母校“二次拜师”,成为他的“疲劳学门户的关门弟子”。先生口传面授要我执笔撰写《智能疲劳统计学》,历时近3年,修改、订正10余次,由先生定稿而成。先生的“小弟子”鲍蕊教授为此书作序,并为此书的出版作出了不可替代的贡献。

    94岁高龄的老师指导76岁的学生开创智能疲劳统计学的新领域。正如先生指出的那样,“我俩相距4500余里,不在校工作,但合著的27万余字的《智能疲劳统计学》居然出版了,古今中外似乎没有这样的先例,不能不说是一个奇迹。其实说奇也不奇,福至心灵,使得埋没了40多年的对于威布尔分布的独特见解重见天日。有精明强干的鲍蕊教授的扶持,正所谓,师生三结义,‘擎天白玉柱,架海紫金梁’,《智能疲劳统计学》自然在深入改革开放之际应运而生”。

    先生建议我正式完成书稿之前要在国内外杂志上发表两三篇论文,将他的创新想法公之于众,以便听取同行的意见。尽管经历了不少曲折,3篇论文仍如期于2021年和2022年在国内外杂志上发表了。

    不管怎样,这是先生90岁以后感到特别欣慰的事情,因为他一直认为威布尔分布是一种比高斯分布更为一般的全态分布,特别是在统计推断疲劳寿命的时候能够得到100%的安全寿命,这对于结构可靠性理论是特别重要的,但因威布尔分布比较复杂,估计其3个参数更是比较困难,在相当程度上影响了其广泛应用。

    我提出了“高镇同法”,就是利用计算机智能地解决了估计威布尔的3个参数问题,给出了100%可靠度的安全寿命,大大促进了疲劳统计学智能化,使得AI在疲劳统计学得到更加广泛应用,可用于一切动力运载器械和固定承受动力的设施。

    我之所以要将这个方法命名为“高镇同法”,是考虑到先生对疲劳统计学理论和实际应用方面的贡献。我将这个想法告诉先生时,他并不同意,觉得不合适。不过就像威布尔分布一样,并不是威布尔本人命名的,而且这个分布也不是他首先提出的,但因他对这个分布做了比较深入的研究,并确定其在疲劳领域中的应用,引起了人们的重视,人们才将其命名为威布尔分布的。

    当然最重要的还是先生对威布尔分布的理解有独到之处,即指出了威布尔分布是一种全态分布并具有100%可靠度的安全寿命。因此将这个算法命名为“高镇同法”是实至名归。

    回想起来,这个成果好像是60年前那个100分“萌发”出来的,可实际上是先生精益求精得到的丰硕果实之一,尽管花了超过半个世纪的时间,但获得的是奇珍异宝。

    由耄耋之年的老师和年逾古稀的学生共同奋斗完成一些学术成果,实乃诚信友善的回报,展示老师对学生无私的钟爱和学生“滴水之恩涌泉相报”的内涵,构成了先生“诗话人生”的一部分,也是我人生中一大幸事。


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