大型橋樑健康監測系統及損傷識別理論

內容簡介

作者郭健結合幾個大型橋樑健康監測的系統研發，過去對結構損傷識別方法開展深入的研究工作中，閱讀了大量國外和國內的相關文獻，包括從航天航空、機械等領域到土木工程領域的研究成果。經過綜合分析後認為：如果把橋樑結構當作一個系統來進行損傷識別，那么最關鍵的是對系統測試數據中所包含系統參數信息的深度挖掘和認識。因此，《大型橋樑健康監測系統及損傷識別理論》選取了小波分析作為工具，結合系統辨識、模式識別和人工智慧等學科理論，提出了基於多尺度分析和信息融合的思想來實現損傷識別，並完成了一個完整的理論和試驗研究。在研冤過程中，作為“數學顯微鏡”的小波分析以其深炯的哲學意義吸引了我，即：通過多個不同尺度的相互結合來觀察和分析事物的全貌和細節，能使我們更容易更清晰地觀察事物發展的規律，獲得更為完整的認識。正如數學界所言“世界無處不小波”，小波分析在橋樑健康監測和損傷識別領域的套用還有很大的空間。

圖書目錄

第1章橋樑健康監測和結構損傷識別技術
1.1土木工程結構進行健康監測的重要性
1.2結構健康監測和損傷識別的發展
1.3國內外對結構健康監測的研究現狀
1.4大型橋樑結構健康監測系統介紹
1.5結構健康監測中的損傷識別方法
第2章基於小波分析的結構健康監測策略
2.1結構健康監測中的關鍵性問題
2.2多尺度分析理論
2.3小波分析理論
2.4面向實時線上監測的結構健康監測策略
第3章結構動力系統的多尺度分析
3.1損傷識別的動力系統模型分析
3.2單自由度模型的結構動力系統多尺度分析
3.3多自由度模型的結構動力系統多尺度分析
3.4結構損傷的時變系統分析及其狀態空間模型
3.5結構損傷多尺度分析的數值仿真研究
第4章實時監測中的結構損傷預警
4.1結構損傷預警的目的及重要性
4.2多尺度損傷預警的理論基礎和小波基的選取
4.3套用小波分析對測試信號進行去噪的方法
4.4基於小波變換的損傷預警研究
第5章損傷特徵提取及模式分類方法
5.1結構損傷的模式識別問題
5.2損傷信息的小波包特徵提取方法
5.3基於神經網路的損傷模式分類
第6章基於信息融合的損傷確認、定位及定量
6.1結構損傷識別中的多感測器信息融合
6.2損傷識別的耦合神經網路融合算法
6.3結構損傷識別的模型實驗
6.4損傷特徵的提取和數據層融合
6.5結構損傷的確認、定位及定量
第7章未來的技術展望
參考文獻

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