結構健康監測數據科學與工程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李惠等著 著

圖書標籤:

• 結構健康監測
• 數據科學
• 工程
• 傳感器
• 信號處理
• 機器學習
• 損傷檢測
• 振動分析
• 有限元
• 智能結構

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030491015

商品編碼：11265522720

齣版時間：2016-11-01

作  者:李惠 等 著 定  價:200 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2016年11月01日 頁  數:584 裝  幀:精裝 ISBN:9787030491015 ●前言
●主要符號
●第0章緒論
●0.1結構健康監測的研究與應用概況
●0.1.1傳感技術
●0.1.2數據科學與工程
●0.2結構損傷識彆與模型修正
●0.2.1模態參數識彆
●0.2.2結構損傷識彆
●0.2.3結構模型修正
●0.3結構健康監測數據分析建模與安全評定
●0.3.1監測數據分析
●0.3.2監測數據建模與安全評定
●0.4結構災害監測數據分析與評估
●0.4.1結構風效應監測數據分析
●0.4.2結構地震非綫性模型識彆與評估
●0.5結構健康監測的Benchmark模型
●0.6結構健康監測係統的應用
●0.6.1橋梁結構
●0.6.2國傢遊泳中心
●部分目錄

內容簡介

本書係統地總結和闡述瞭結構健康監測數據科學與工程的理論、方法和應用的主要研究成果。靠前-3章是數字信號處理分析的基礎理論和數據壓縮采集及無綫傳輸算法；第4-5章是結構模態分析與識彆方法；第6-7章是結構損傷識彆和模型修正方法；第8-10章是車輛荷載識彆與建模方法；靠前1章是基於應變監測的結構安全評定方法；靠前2-13章是拉索索力識彆算法與安全評定方法；靠前4-15章是結構風工程監測數據分析方法和地震損傷識彆算法；靠前6章是結構健康監測的Benchmark模型。

結構健康監測數據科學與工程 一部深入探究現代基礎設施維護與性能評估前沿的綜閤性著作 本書聚焦於當代結構工程領域最關鍵的挑戰之一：如何利用先進的數據科學方法與工程技術，實現對大型、復雜結構係統的實時、精準、預測性健康狀態評估與管理。我們生活在一個由橋梁、高層建築、風力渦輪機、航空航天器等構成的復雜基礎設施網絡之中。這些結構的長期服役安全性和經濟性，直接關係到社會運行的穩定與發展。傳統的、基於定期人工巡檢的監測模式，已無法適應現代工程對高可靠性、低維護成本的要求。因此，本書旨在構建一座理論與實踐的橋梁，將結構動力學、材料科學、傳感器技術、大數據處理、機器學習及人工智能深度融閤，為結構健康監測（Structural Health Monitoring, SHM）領域提供一套係統化、可操作的現代化解決方案。 本書的論述深度超越瞭傳統的振動測試與模態分析範疇，它紮根於“數據驅動”的理念，探討如何將海量的、多源異構的監測數據轉化為可信賴的工程決策信息。我們相信，理解結構響應的物理機製與解析數據背後的統計規律同等重要，因此，全書內容兼顧瞭嚴格的工程力學基礎與尖端的計算智能算法。 核心內容闆塊概覽： 第一部分：SHM係統的基礎理論與硬件架構 本部分為構建高效SHM係統奠定堅實的理論與技術基礎。 1. 結構動力學基礎與損傷的物理錶徵： 詳細迴顧瞭綫性與非綫性結構動力學在SHM中的應用。重點探討瞭損傷（如裂縫、腐蝕、材料退化）如何從根本上改變結構的質量、剛度與阻尼特性。我們深入分析瞭這些物理變化在頻域、時域和空間域上的具體錶現形式，為後續的數據特徵提取奠定物理基礎。內容涵蓋瞭傳遞函數理論、模態理論的精確錶達及其在損傷識彆中的局限性與修正方法。 2. 傳感器技術與數據采集係統（DAQ）： 現代SHM的精度高度依賴於前端傳感器的性能。本章係統梳理瞭各類主流傳感器——包括但不限於光縴布拉格光柵（FBG）、應變片、加速度計、激光測距儀、聲發射（AE）傳感器——的工作原理、適用場景、精度限製及環境適應性。此外，我們深入探討瞭分布式傳感網絡的設計、高頻數據傳輸協議（如Ethernet-APL、5G在邊緣計算中的應用）以及現場數據預處理與邊緣計算技術，確保數據的完整性與實時性。 3. 監測信息學的建模範式： 本部分區分瞭“基於模型”與“基於數據”的監測方法。對於基於模型的範式，我們詳細闡述瞭有限元模型（FEM）的建立、校準與更新過程，尤其關注如何將監測數據反饋至模型參數中，實現模型的自適應修正，以提高預測的準確性。對於基於數據（Data-driven）的範式，我們引入瞭信息論的概念，探討如何量化結構狀態的不確定性與信息熵。 第二部分：數據驅動的損傷識彆與狀態評估 這是全書的核心與創新所在，重點闡述如何應用前沿的數據科學工具從復雜數據集中提取有意義的工程信息。 4. 特徵提取與降維技術： 原始監測數據通常具有高維度、高噪聲和冗餘性。本章聚焦於有效的特徵工程。內容包括經典的時頻分析方法（如小波變換、希爾伯特-黃變換）、主成分分析（PCA）在特徵空間降維中的應用，以及針對非平穩信號的先進統計矩估計。重點討論瞭如何設計能夠抗乾擾、高穩定性的“損傷敏感特徵集”。 5. 模式識彆與機器學習在SHM中的應用： 本章是數據科學方法的集中體現。我們詳細介紹瞭傳統機器學習算法（如支持嚮量機SVM、隨機森林RF）在分類（損傷有無、損傷類型）和迴歸（損傷程度估計）任務中的應用。更重要的是，本書投入大量篇幅講解瞭深度學習在處理原始波形數據方麵的優越性，包括： 捲積神經網絡（CNN）： 用於自動提取空間和時間上的局部特徵，避免人工特徵工程。 循環神經網絡（RNN/LSTM/GRU）： 專門用於處理時間序列數據的長期依賴關係，實現對動態響應的精確預測與異常檢測。 自編碼器（AE）與生成對抗網絡（GAN）： 應用於無監督的基綫漂移補償和健康狀態的異常點檢測。 6. 故障診斷與剩餘使用壽命（RUL）預測： 從識彆“哪裏壞瞭”到預測“何時會壞”，是SHM的終極目標。本部分探討瞭如何結閤物理模型與數據模型（混閤模型），建立基於可靠性理論的退化軌跡預測。我們詳細介紹瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其擴展形式（EKF, UKF）在實時狀態估計中的應用，以及貝葉斯方法在量化預測不確定性方麵的嚴謹性。 第三部分：係統集成、驗證與工程實踐 本部分著眼於如何將實驗室中的算法轉化為實際工程中的可靠係統，並討論瞭實際部署中的挑戰。 7. 實時監測係統與數據治理： 討論瞭SHM係統從數據采集到信息發布的完整閉環。這包括瞭雲計算、霧計算（Fog Computing）的架構選擇，數據存儲的優化（時序數據庫的應用），以及如何構建一個用戶友好的、支持可視化和警報推送的決策支持平颱（DSP）。強調數據安全、隱私保護與係統可靠性設計。 8. 傳感器網絡的可行性驗證與魯棒性分析： 任何工程係統都必須經過嚴格的驗證。本章闡述瞭如何設計針對性的“傷損工況模擬實驗”，以驗證所開發算法的有效性。重點討論瞭傳感器失效、數據缺失、環境載荷耦閤（如風、溫、交通）對識彆結果的影響，並提齣瞭針對性的魯棒性增強策略，如數據融閤技術和交叉驗證機製。 9. 案例研究與未來展望： 通過對典型工程結構（如大型斜拉橋、超高層建築、海洋平颱）的實際SHM案例進行剖析，展示數據科學方法在解決真實世界復雜問題中的應用潛力。最後，展望瞭SHM領域未來的發展方嚮，包括利用數字孿生（Digital Twin）技術實現“實時仿真-預測-乾預”的閉環控製，以及可穿戴傳感器和軟物質材料在結構監測中的新興應用。 本書特點： 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，理論推導詳盡而又緊密結閤工程實例。它不僅是結構工程、土木工程專業研究生和研究人員的權威參考書，也是緻力於將數據科學技術應用於基礎設施維護、資産管理和預測性維護領域的工程師的實用指南。通過閱讀本書，讀者將全麵掌握從物理現象理解到高級算法應用的全流程知識體係，從而能夠設計、部署並管理下一代智能化的結構健康監測係統，為保障社會基礎設施的安全穩定運行貢獻核心技術力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，《結構健康監測數據科學與工程》，第一眼就讓我覺得它像一本揭示未來科技密碼的手冊。我一直對那些支撐著我們城市運轉的龐大基礎設施，如高聳的摩天大樓、橫跨江河的壯麗大橋，以及支撐著國傢命脈的交通樞紐，充滿瞭敬畏。然而，我更關心的是，這些“鋼鐵巨獸”是如何在時間的侵蝕和自然的挑戰下，依然保持著穩固和安全。當我在書店看到這本書時，“結構健康監測”這個詞組立刻吸引瞭我。這聽起來就像是給工程結構裝上瞭“生命體徵監測係統”，能夠實時瞭解它們的“身體狀況”。更讓我興奮的是，它還融入瞭“數據科學”。這意味著，我們不再依賴於簡單的目視檢查或者定期的物理勘測，而是可以通過收集海量的數據，運用先進的分析技術，來預測潛在的危險，甚至在問題發生之前就發齣預警。我非常好奇，這本書會如何解釋，我們是如何從那些看似零散的傳感器數據中，提取齣關於結構健康的關鍵信息？它是否會介紹一些具體的監測技術，比如應變片、加速度計，或者更加先進的非接觸式監測方法？我希望能在這本書中找到關於如何利用大數據來識彆材料疲勞、結構裂縫，甚至預測地震等極端事件對結構影響的深入講解。這本書如果能為我打開一扇窗，讓我看到數據科學如何賦能工程領域，讓我們的城市更加安全，那將是無與倫比的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，那種深邃的藍色漸變，搭配上銀色的標題字體，第一眼就給我一種專業、嚴謹又充滿現代科技感的感覺。我一直對建築、橋梁這些宏偉工程如何保持安全運行非常好奇，特彆是當它們經曆風雨侵蝕、歲月磨礪，甚至突發地震的時候，我們到底是如何知道它們是否還“健康”的？這本書的書名《結構健康監測數據科學與工程》瞬間擊中瞭我這個潛在讀者的興趣點。雖然我並不是這個領域的專傢，但我對大數據、人工智能在現實生活中的應用一直抱有濃厚的興趣。想象一下，我們能夠通過各種傳感器，實時收集龐大的工程結構數據，然後利用先進的算法進行分析，預測潛在的風險，提前進行維護，這簡直就是工程界的“智慧醫療”。我期待這本書能用一種比較易懂的方式，介紹這種監測技術是如何工作的，比如傳感器有哪些類型，它們能采集到什麼樣的信息，以及數據科學在這其中扮演瞭怎樣的核心角色。我特彆好奇，那些曾經轟動一時的工程事故，如果當時有瞭這樣的技術，是否有可能避免？這本書能否給我一些關於這方麵的案例分析，或者提供一些關於未來結構健康監測發展趨勢的展望，那將是非常有價值的。我希望這本書不僅僅是枯燥的技術理論堆砌，更能讓我感受到數據科學如何真正地為我們的生命財産安全保駕護航，讓工程師們擁有更強大的工具，讓我們的生活環境更加可靠。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《結構健康監測數據科學與工程》，聽起來就充滿瞭挑戰性和前沿性。我一直認為，那些宏偉的建築和橋梁，就像是人類智慧和勇氣的結晶，但它們也並非永恒不變。隨著時間的推移，它們會經曆各種各樣的考驗，從微小的裂縫到巨大的變形，這些變化我們肉眼可能很難察覺，但它們卻直接關係到我們的安全。而“結構健康監測”，這個概念本身就非常吸引我。它暗示著一種主動、科學的防護方式，不再是事後諸葛亮，而是“未雨綢繆”。尤其是與“數據科學”相結閤，我立刻聯想到那些無處不在的傳感器，它們就像是結構的“聽診器”和“體溫計”，收集著海量的信息。我非常想知道，這些收集來的數據是如何被處理、分析的？是簡單的數值匯總，還是背後有著復雜的算法在運作？這本書是否會深入介紹一些具體的數據分析方法，比如模式識彆、機器學習，甚至是深度學習，是如何被應用於識彆結構異常的？我希望作者能夠通過一些實際的工程案例，比如監測一座古老橋梁的長期穩定性，或者評估一個高層建築在地震後的損傷程度，來具體展示數據科學在結構健康監測中的強大能力。我期待這本書能讓我理解，工程師們是如何利用數據來“診斷”結構的“病情”，並製定齣最有效的“治療”方案，從而確保我們生活的環境更加安全可靠。

評分☆☆☆☆☆

《結構健康監測數據科學與工程》這個書名，給我一種非常實在、又充滿未來感的期待。我一直對我們周圍的城市，那些高樓大廈、縱橫交錯的橋梁公路，以及支撐起現代生活的各種基礎設施，感到非常著迷。但同時，我也常常會思考，這些龐大的工程，在經曆數十年的風吹日曬、人流車往，甚至可能遭遇地震、颱風等自然災害時，它們的“身體”到底怎麼樣瞭？“結構健康監測”這個概念，恰恰觸及瞭我內心深處的疑問。它暗示著一種主動、科學的方式，能夠讓我們深入瞭解工程結構的“內在生命”。而將“數據科學”融入其中，更讓我眼前一亮。這不就是將我們現代社會最為強大的工具——大數據和智能算法——應用到最關鍵的領域瞭嗎？我非常好奇，這本書會如何解釋，我們是如何通過各種各樣的傳感器，收集到關於結構狀態的海量數據？這些數據又是如何被轉化為有用的信息？是簡單的圖錶分析，還是背後有著更復雜的數學模型在運作？我希望書中能有具體的案例，比如如何監測一座曆史悠久的古跡，或者評估一座高層建築在復雜環境下的安全性，來具體展示數據科學在結構健康監測中的實際應用。這本書如果能讓我感受到，如何利用前沿的數據技術，為我們的工程結構築起一道堅實的“安全防火牆”，那絕對是一次非常有價值的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

《結構健康監測數據科學與工程》，這個書名本身就勾勒齣一幅充滿智慧和科技的畫麵。我一直覺得，那些巨大的工程，就像是人類文明的脊梁，默默地支撐著我們的生活。然而，它們並非是永恒不變的，風雨、歲月、甚至突如其來的災害，都在不斷地考驗著它們的極限。而“結構健康監測”，這個概念，就像給這些“龐然大物”裝上瞭一雙“智慧的眼睛”，能夠時刻關注它們的“健康狀況”。當我看到“數據科學”與此相結閤時，我立刻被吸引瞭。這意味著，我們能夠通過收集海量的、實時的信息，來深入瞭解結構的“內在規律”，從而做齣更精準的判斷。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解，這些看似復雜的“數據科學”技術，是如何被應用到工程領域的。比如，它是如何從傳感器收集到的振動、應變、溫度等數據中，挖掘齣關於結構損傷的蛛絲馬跡？它是否會介紹一些具體的機器學習算法，比如分類、迴歸或者異常檢測，是如何被用來識彆結構可能齣現的故障，甚至是預測其未來的壽命？我希望這本書能夠通過生動的案例，展示數據科學如何在實際工程中發揮關鍵作用，例如，如何監測一座橋梁在長期使用中的疲勞纍積，或者評估一座核電站在極端天氣下的安全性。這本書如果能讓我明白，如何將冷冰冰的數據轉化為保障我們生命安全的智慧，那將是極大的啓發。