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价格:13.00元

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isbn号码:9787502027711

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• 机械工程
• 故障诊断
• 机械故障
• 预测性维护
• 振动分析
• 信号处理
• 状态监测
• 可靠性工程
• 工业自动化
• 设备维护

《结构健康监测与智能维护》 本书聚焦于现代工业领域中结构健康监测（SHM）与智能维护的理论、技术及应用。在快速发展的工业4.0时代，设备的高效运行、安全可靠以及维护成本的控制是企业生存和发展的关键。传统的事后维修模式已难以满足日益严苛的生产要求，因此，预测性维护和状态监测成为了必然趋势。 本书从基础理论出发，系统阐述了结构健康监测的原理，包括损伤的识别、定位和评估。我们深入探讨了各种传感技术，如应变片、加速度计、声发射传感器、光纤传感器以及新兴的无线传感网络（WSN）和物联网（IoT）技术，并分析了它们在不同结构类型（如桥梁、飞机、风力涡轮机、工业管道等）中的适用性与局限性。 在数据处理与分析方面，本书详细介绍了信号处理技术，包括傅里叶变换、小波变换、经验模态分解（EMD）等，用于提取结构振动、应变、温度等关键参数。机器学习和人工智能（AI）算法在故障诊断中的应用是本书的重点之一。我们不仅涵盖了传统的统计模式识别方法，如主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM），还重点介绍了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其在时间序列分析和异常检测中的强大能力。这些技术能够从海量监测数据中挖掘出潜在的损伤模式，实现对结构健康状况的实时评估。 本书还着重介绍了智能维护策略的构建。这包括基于状态的维护（CBM）、预测性维护（PdM）以及全生命周期维护（LCHM）。我们详细阐述了如何利用SHM系统获取的数据，结合可靠性工程理论和预测模型，为设备的维护决策提供科学依据，从而实现从“坏了再修”到“预知并预防”的转变。此外，本书还探讨了数字孪生（Digital Twin）的概念及其在结构健康监测和智能维护中的应用，展示了如何通过构建物理结构的虚拟副本，实现对真实结构状态的模拟、预测和优化。 在应用层面，本书通过大量案例研究，展示了SHM和智能维护技术在不同行业中的成功实践。例如，在航空航天领域，如何通过监测飞机机翼、起落架等关键部件的应力应变，预测疲劳裂纹的萌生和发展；在能源领域，如何监测风力涡轮机叶片、齿轮箱的运行状态，提前预警潜在故障，减少停机时间；在土木工程领域，如何监测桥梁、隧道等基础设施的健康状况，确保其长期安全运行。 本书还关注了SHM系统集成、数据管理和网络安全等实际问题。如何构建稳定可靠的监测网络，如何对海量数据进行高效存储和管理，以及如何保障监测数据的安全性和隐私性，都是在实际应用中必须面对的挑战，本书也提供了相应的解决方案和探讨。 本书的编写旨在为结构健康监测领域的科研人员、工程师、技术人员以及相关专业的学生提供一个全面、深入的学习平台。通过阅读本书，读者将能够掌握结构健康监测的核心理论和前沿技术，理解智能维护的理念和方法，并能够将这些知识应用于实际工程问题中，提升设备的可靠性、安全性和经济效益。我们希望本书能够推动结构健康监测与智能维护技术的发展，为现代工业的智能化、高效化和可持续发展贡献力量。

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我特别欣赏作者在案例分析部分展现出的那种“批判性思维”。这本书收录的实践案例，绝非简单地展示“错误发生——应用方法——解决问题”的标准流程。相反，许多案例都涉及到了方法的适用边界、不同诊断工具之间的取舍，甚至是某些“标准流程”在特定工况下可能产生的误导性结果。例如，在讨论振动分析时，作者没有停留在基本的频谱识别上，而是深入剖析了传感器安装位置的微小误差如何影响高频信号的捕捉，并提供了一套系统的误差校准思路。这种对细节的“吹毛求疵”，恰恰是一名优秀工程师所应具备的素质。书中对不同工业标准（如ISO或API规范）的引用也处理得极为谨慎，通常会附带作者基于多年经验的解读，而非生硬地照搬条文。这让读者不仅学到了“是什么”，更理解了“为什么是这样”，甚至能预判“在什么情况下会变样”。这种深层次的思辨引导，对于培养读者独立分析问题的能力，是比任何一套现成的解决方案都更有价值的财富。

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这本书的专业术语处理方式，体现出作者对跨领域读者的极高包容度。我本身是偏向于控制工程背景的，对于某些偏重材料科学或流体力学的概念，以往阅读同类书籍时总会遇到理解上的障碍。然而，在这本书中，作者似乎预设了读者群体背景的多样性。每当引入一个全新的、较为底层的物理或数学概念时，都会提供一个简短但精确的背景介绍或类比，通常还会配上一个非常直观的二维图示来辅助理解。比如，在解释傅里叶变换在时域和频域转换中的核心作用时，作者并没有直接跳入拉普拉斯算子，而是用了一个非常生动的比喻——将一段复杂的音乐分解成不同音高的纯音，这个类比立刻打破了数学壁垒。这种详尽且富有同理心的解释策略，极大地降低了专业知识的学习门槛。它使得那些对某一特定领域有基础概念，但希望拓展到更广阔视野的工程师和技术人员，能够无障碍地吸收和应用其中的知识体系。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的、带有金属光泽的蓝色调，配上锐利的白色字体，立刻就捕捉到了我的注意力。翻开书页，纸张的质感也相当考究，不是那种廉价的光滑纸，而是略带哑光的纹理，即使用强光照射也不会有太刺眼的反射，长时间阅读对手部和眼睛的压力都小了很多。更值得称赞的是内页的排版布局，图文的穿插处理得非常自然流畅，那些复杂的机械结构图和示意流程图，清晰度极高，即便是初次接触这些领域的读者也能很快找到重点。我特别注意到作者在图例注释上花费的心思，那些标注的符号和箭头，逻辑性极强，仿佛有一位经验丰富的老工程师在旁边手把手地指导你理解每一个细节。装订方面也体现出制作的用心，书脊的粘合牢固，即便是频繁翻阅到中后部那些需要反复查阅的章节，书页也不会出现松动或脱落的迹象。这种对物理形态的极致追求，本身就为阅读体验奠定了高品质的基础，让人从拿到书的那一刻起，就感觉自己正在接触一份严肃而专业的资料。它不仅仅是一本书，更像是一件精密的工具，摆在书架上都显得十分体面。

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这本书的叙事节奏把握得非常到位，它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的理论公式，而是巧妙地采用了“情景导入”的方式展开论述。开篇几章，作者似乎带着我们走访了几个典型的工业现场，通过描述几个经典的、令人束手无策的“疑难杂症”，成功地勾勒出了传统检修手段的局限性与新方法的迫切需求。这种“先有问题，再找答案”的结构，极大地激发了读者的求知欲和代入感。随后，理论的引入变得水到渠成，复杂的信号处理和数据分析方法，被拆解成一系列可以逐步消化的模块，过渡自然且逻辑严密。我发现自己读起来几乎没有产生那种“喘不过气”的阅读疲劳感，每读完一个章节，都会有一种清晰的脉络感在脑海中形成，像是拼图的碎片一块块就位。作者似乎深谙读者的心理变化轨迹，知道何时应该放缓脚步进行深入探讨，何时可以快速概括以保持整体的流畅性。这种行文的抑扬顿挫，使得原本可能枯燥的工程技术内容，读起来竟有了几分引人入胜的韵味，足见作者深厚的文字功底和教学智慧。

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阅读完这本书后，我最大的感受是它提供了一种“系统性重建”的思维框架，而非零散的知识点汇编。作者似乎非常强调不同诊断技术之间的协同作用和信息冗余校验的重要性。全书的结构并不是孤立章节的堆砌，而是围绕一个核心的“多源信息融合决策模型”展开的。无论是早期的声学监测数据，还是后期的基于机器学习的异常趋势预测，所有的分析工具都被有机地整合进这个总体的框架之内。这种宏观的视角，迫使读者跳出单一传感器的局限，去构建一个全方位的、动态的健康评估体系。书中对数据治理和信息标准化的论述也十分深入，强调了“输入质量决定输出可靠性”的铁律，这对很多习惯于“有什么数据就用什么数据”的初级实践者来说，无疑是一记警钟。它引导我们思考如何建立一个从设备状态采集到最终决策输出的完整、可追溯的“闭环管理”，这对于任何追求精益化运营的现代企业而言，都具有不可替代的指导价值。

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