JJG(交通)077-2007-车载式路面激光视频病害检测系统

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isbn号码:9781511410748
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具体描述

好的,这是一份关于其他图书的详细简介,不涉及您提到的那本书的内容。 --- 图书名称: 结构健康监测技术与应用前沿进展 作者: 蔡华强, 李明哲, 王晓东 出版社: 科学技术出版社 出版日期: 2023年10月 页数: 680页 定价: 198.00元 --- 内容简介 《结构健康监测技术与应用前沿进展》一书系统梳理了土木工程、机械工程以及航空航天等领域中结构健康监测(Structural Health Monitoring, SHM)技术的最新发展和未来趋势。本书聚焦于如何利用先进的传感技术、数据处理方法和智能算法,实现对关键基础设施和复杂结构生命周期内的实时、无损评估与预警。 本书共分为五大部分,涵盖了从基础理论到实际工程应用的多个层面。 第一部分:SHM基础理论与传感器技术 本部分深入探讨了结构健康监测的基本原理和核心概念。重点解析了振动模态识别、损伤识别与定位的理论基础,包括模态空间方法和时域分析方法的最新进展。 在传感器技术方面,本书详细介绍了新一代高精度、高可靠性传感器的发展。这包括: 1. 光纤传感器技术: 重点阐述了基于分布式光纤传感(FBG/DFTS)技术在监测大型结构应变、温度及裂缝扩展方面的应用优势。探讨了如何通过多芯光纤和超精细光纤技术,实现更密集的空间采样和更精确的局部监测。 2. 压电(PZT)传感器: 介绍了利用PZT材料进行主动传感和被动传感的最新研究,包括利用其压电特性进行超声波激励与接收(SAW、Lamb波等)的信号采集与分析。 3. MEMS与智能传感器: 探讨了微机电系统(MEMS)加速度计、陀螺仪在SHM中的小型化、低功耗应用,以及集成边缘计算能力的智能传感器的设计与实现,使得数据处理能够在源头完成初步分析。 第二部分:数据采集与信号处理 本部分聚焦于如何高效、准确地获取和处理海量的监测数据。在数据采集方面,强调了无线传感器网络(WSN)在复杂结构环境下的部署策略与能耗管理,以及同步采集技术的改进。 在信号处理方面,本书对以下领域进行了深入剖析: 1. 先进滤波技术: 介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等在去除环境噪声、提高信号信噪比方面的应用,特别是针对非线性、非平稳信号的鲁棒性提升方法。 2. 时频分析: 重点讨论了小波变换、经验模态分解(EMD)及其改进方法(如EEMD、CEEMDAN)在提取结构瞬态响应和高频损伤信息中的应用。 3. 模态识别算法: 全面回顾了频域方法(如FFT、频域分解)和时域方法(如AR/ARMA模型、随机子空间辨识RSS、系统识别SSI-Cov)的最新进展,并对比了它们在不同工况下的适用性和精度。 第三部分:损伤识别与状态评估模型 这是本书的核心部分,主要讲解如何从处理后的数据中准确地提取损伤信息,并评估结构的剩余使用寿命。 1. 基于数据驱动的损伤识别: 详细介绍了机器学习和深度学习在SHM中的应用。包括卷积神经网络(CNN)用于图像特征提取、循环神经网络(RNN/LSTM)用于时序数据分析,以及支持向量机(SVM)和随机森林在分类诊断中的优化。重点在于如何构建有效的训练数据集和特征工程。 2. 基于物理模型的损伤评估: 阐述了有限元模型更新(FEMU)技术,如何将监测数据反馈至数值模型,以校正模型参数,提高模型的预测精度。讨论了基于模型的概率性损伤评估方法。 3. 残余寿命预测(RUL): 结合可靠性理论和性能退化模型,介绍了如何利用历史监测数据预测结构在特定载荷组合下的失效概率和剩余有效使用年限。 第四部分:典型工程应用案例分析 本部分通过多个详细的工程案例,展示了SHM技术的实际效能。 1. 大型桥梁监测: 以某跨海大桥为例,分析了风振响应、温度梯度对结构性能的影响,以及如何利用SHM系统实时评估桥塔和主缆的健康状态。 2. 航空航天结构: 探讨了复合材料机翼和火箭结构在极端环境下的损伤演化监测,特别是超声波检测与主动传感技术的结合应用。 3. 既有建筑与基础设施: 介绍了对历史建筑和地下管网的长期监测方案,重点关注沉降、位移和腐蚀的早期预警机制。 第五部分:SHM系统的集成与标准化 本部分面向工程实践,探讨了构建一个完整的、可操作的SHM系统的关键环节。 1. 系统架构设计: 从硬件选型到云计算平台构建的整体设计思路,强调系统的可扩展性、实时性和安全性。 2. 标准与规范: 对比分析了国际上主流的SHM标准框架(如ASTM、ISO的相关标准),并讨论了我国在结构监测数据管理和信息发布方面的规范要求。 3. 人机交互与可视化: 介绍了如何设计直观的监测数据可视化界面,使用户(工程师、管理者)能够快速理解复杂的健康评估结果,辅助决策。 本书内容前沿、理论与实践紧密结合,对从事结构工程、土木工程、仪器科学、自动化控制以及基础设施运维管理的科研人员、工程师和研究生具有重要的参考价值。它不仅提供了解决当前SHM挑战的技术工具,也展望了未来智能、自主监测系统的发展方向。

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