姓名：倪艳春
职称：助理研究员
电子邮件：ni_yanchun@163.com
研究领域：结构健康监测，桥梁安全检测，贝叶斯结构系统识别，装配式结构，基于概率模型的结构大数据分析




所属研究室：桥梁结构实验室
主要学历：
9/2009-8/2012 博士, 香港城市大学
9/2006-7/2008 硕士，哈尔滨工业大学
9/2002-7/2006 学士, 东北林业大学
任职经历：
10/2017-现在 助理研究员 （研究生导师）
03/2014-03/2017 博士后，同济大学
09/2012-03/2014 Research Associate, 香港城市大学
09/2010-12/2010 助教, 香港城市大学
学术兼职：
美国土木工程师学会(ASCE)动力学委员会委员
国际会议分会主席, The Fifteen East Asia-Pacific Conference on Structural Engineering and Construction (EASEC-15)；The 6th International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management (6ISRERM)
国际会议编委会委员, IStructE Conference on Structural Engineering in Hazard Mitigation 2013 (IStructE 2013)
组织人员, The Twelfth East Asia-Pacific Conference on Structural Engineering and Construction (EASEC-12)
美国土木工程师学会会员
中国地震学会基础设施防震减灾青年委员会委员
SCI 杂志审稿人, Journal of Bridge Engineering (ASCE); Engineering Structures ; Mechanical Systems and Signal Processing ; Smart Structures and Systems; Scientific Research and Essays; International Journal of Mechanical Sciences
研究项目：
国家自然科学基金青年基金 2016.1-2018.12，题目：装配式叠合板剪力墙结构振动台试验及贝叶斯地震易损性研究（**）
上海市高原高峰学科建设学科交叉类基金，2017.12-2019.6，题目：基于磁检测的桥梁拉索内部损伤识别方法研究（/043）
同济大学土木工程一流学科“推进国际合作交流”建设项目，2018.1-2018.12，邀请国际顶级专家来访开展合作研究子项（）
文章发表，五篇代表作：
Y.C. Ni, Q.W. Zhang, J.F. Liu. Dynamic Property Evaluation of a Long-Span Cable-Stayed Bridge (Sutong Bridge) by a Bayesian Method. International Journal of Structural Stability and Dynamics, 2019, 1: ** (22 pages)（SCI，JCR2 区，影响因子：2.082）
Y.C. Ni, X.L. Lu, W.S. Lu. Operational modal analysis of a high-rise multi-function building with dampers by a Bayesian approach, Mechanical Systems and Signal Processing 2017, 86: 286–307.
Y.C. Ni, X.L. Lu, W.S. Lu. Field Dynamic Test and Bayesian Modal Identification of a special structure-the Palms Together Dagoba. Structural Control and Health Monitoring 2016, 23(5): 838–856.
Y.C. Ni, F.L. Zhang, H.F. Lam. Series of full-scale field vibration tests and Bayesian modal identification of a pedestrian bridge. Journal of Bridge engineering (ASCE) 2016, 21(8) C**.
S.K. Au, Y.C. Ni*. Fast Bayesian Modal Identification of Structures using Known Single-Input Forced Vibration Data. Structural Control and Health Monitoring 2014, 21(3): 381-402.
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