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李惠等著 著

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• 数据科学
• 工程
• 传感器
• 信号处理
• 机器学习
• 损伤检测
• 振动分析
• 有限元
• 智能结构

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030491015

商品编码：11265522720

出版时间：2016-11-01

作  者:李惠 等 著 定  价:200 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年11月01日 页  数:584 装  帧:精装 ISBN:9787030491015 ●前言
●主要符号
●第0章绪论
●0.1结构健康监测的研究与应用概况
●0.1.1传感技术
●0.1.2数据科学与工程
●0.2结构损伤识别与模型修正
●0.2.1模态参数识别
●0.2.2结构损伤识别
●0.2.3结构模型修正
●0.3结构健康监测数据分析建模与安全评定
●0.3.1监测数据分析
●0.3.2监测数据建模与安全评定
●0.4结构灾害监测数据分析与评估
●0.4.1结构风效应监测数据分析
●0.4.2结构地震非线性模型识别与评估
●0.5结构健康监测的Benchmark模型
●0.6结构健康监测系统的应用
●0.6.1桥梁结构
●0.6.2国家游泳中心
●部分目录

内容简介

本书系统地总结和阐述了结构健康监测数据科学与工程的理论、方法和应用的主要研究成果。靠前-3章是数字信号处理分析的基础理论和数据压缩采集及无线传输算法；第4-5章是结构模态分析与识别方法；第6-7章是结构损伤识别和模型修正方法；第8-10章是车辆荷载识别与建模方法；靠前1章是基于应变监测的结构安全评定方法；靠前2-13章是拉索索力识别算法与安全评定方法；靠前4-15章是结构风工程监测数据分析方法和地震损伤识别算法；靠前6章是结构健康监测的Benchmark模型。

结构健康监测数据科学与工程 一部深入探究现代基础设施维护与性能评估前沿的综合性著作 本书聚焦于当代结构工程领域最关键的挑战之一：如何利用先进的数据科学方法与工程技术，实现对大型、复杂结构系统的实时、精准、预测性健康状态评估与管理。我们生活在一个由桥梁、高层建筑、风力涡轮机、航空航天器等构成的复杂基础设施网络之中。这些结构的长期服役安全性和经济性，直接关系到社会运行的稳定与发展。传统的、基于定期人工巡检的监测模式，已无法适应现代工程对高可靠性、低维护成本的要求。因此，本书旨在构建一座理论与实践的桥梁，将结构动力学、材料科学、传感器技术、大数据处理、机器学习及人工智能深度融合，为结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）领域提供一套系统化、可操作的现代化解决方案。 本书的论述深度超越了传统的振动测试与模态分析范畴，它扎根于“数据驱动”的理念，探讨如何将海量的、多源异构的监测数据转化为可信赖的工程决策信息。我们相信，理解结构响应的物理机制与解析数据背后的统计规律同等重要，因此，全书内容兼顾了严格的工程力学基础与尖端的计算智能算法。 核心内容板块概览： 第一部分：SHM系统的基础理论与硬件架构 本部分为构建高效SHM系统奠定坚实的理论与技术基础。 1. 结构动力学基础与损伤的物理表征： 详细回顾了线性与非线性结构动力学在SHM中的应用。重点探讨了损伤（如裂缝、腐蚀、材料退化）如何从根本上改变结构的质量、刚度与阻尼特性。我们深入分析了这些物理变化在频域、时域和空间域上的具体表现形式，为后续的数据特征提取奠定物理基础。内容涵盖了传递函数理论、模态理论的精确表达及其在损伤识别中的局限性与修正方法。 2. 传感器技术与数据采集系统（DAQ）： 现代SHM的精度高度依赖于前端传感器的性能。本章系统梳理了各类主流传感器——包括但不限于光纤布拉格光栅（FBG）、应变片、加速度计、激光测距仪、声发射（AE）传感器——的工作原理、适用场景、精度限制及环境适应性。此外，我们深入探讨了分布式传感网络的设计、高频数据传输协议（如Ethernet-APL、5G在边缘计算中的应用）以及现场数据预处理与边缘计算技术，确保数据的完整性与实时性。 3. 监测信息学的建模范式： 本部分区分了“基于模型”与“基于数据”的监测方法。对于基于模型的范式，我们详细阐述了有限元模型（FEM）的建立、校准与更新过程，尤其关注如何将监测数据反馈至模型参数中，实现模型的自适应修正，以提高预测的准确性。对于基于数据（Data-driven）的范式，我们引入了信息论的概念，探讨如何量化结构状态的不确定性与信息熵。 第二部分：数据驱动的损伤识别与状态评估 这是全书的核心与创新所在，重点阐述如何应用前沿的数据科学工具从复杂数据集中提取有意义的工程信息。 4. 特征提取与降维技术： 原始监测数据通常具有高维度、高噪声和冗余性。本章聚焦于有效的特征工程。内容包括经典的时频分析方法（如小波变换、希尔伯特-黄变换）、主成分分析（PCA）在特征空间降维中的应用，以及针对非平稳信号的先进统计矩估计。重点讨论了如何设计能够抗干扰、高稳定性的“损伤敏感特征集”。 5. 模式识别与机器学习在SHM中的应用： 本章是数据科学方法的集中体现。我们详细介绍了传统机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林RF）在分类（损伤有无、损伤类型）和回归（损伤程度估计）任务中的应用。更重要的是，本书投入大量篇幅讲解了深度学习在处理原始波形数据方面的优越性，包括： 卷积神经网络（CNN）： 用于自动提取空间和时间上的局部特征，避免人工特征工程。 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 专门用于处理时间序列数据的长期依赖关系，实现对动态响应的精确预测与异常检测。 自编码器（AE）与生成对抗网络（GAN）： 应用于无监督的基线漂移补偿和健康状态的异常点检测。 6. 故障诊断与剩余使用寿命（RUL）预测： 从识别“哪里坏了”到预测“何时会坏”，是SHM的终极目标。本部分探讨了如何结合物理模型与数据模型（混合模型），建立基于可靠性理论的退化轨迹预测。我们详细介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式（EKF, UKF）在实时状态估计中的应用，以及贝叶斯方法在量化预测不确定性方面的严谨性。 第三部分：系统集成、验证与工程实践 本部分着眼于如何将实验室中的算法转化为实际工程中的可靠系统，并讨论了实际部署中的挑战。 7. 实时监测系统与数据治理： 讨论了SHM系统从数据采集到信息发布的完整闭环。这包括了云计算、雾计算（Fog Computing）的架构选择，数据存储的优化（时序数据库的应用），以及如何构建一个用户友好的、支持可视化和警报推送的决策支持平台（DSP）。强调数据安全、隐私保护与系统可靠性设计。 8. 传感器网络的可行性验证与鲁棒性分析： 任何工程系统都必须经过严格的验证。本章阐述了如何设计针对性的“伤损工况模拟实验”，以验证所开发算法的有效性。重点讨论了传感器失效、数据缺失、环境载荷耦合（如风、温、交通）对识别结果的影响，并提出了针对性的鲁棒性增强策略，如数据融合技术和交叉验证机制。 9. 案例研究与未来展望： 通过对典型工程结构（如大型斜拉桥、超高层建筑、海洋平台）的实际SHM案例进行剖析，展示数据科学方法在解决真实世界复杂问题中的应用潜力。最后，展望了SHM领域未来的发展方向，包括利用数字孪生（Digital Twin）技术实现“实时仿真-预测-干预”的闭环控制，以及可穿戴传感器和软物质材料在结构监测中的新兴应用。 本书特点： 本书内容结构严谨，逻辑清晰，理论推导详尽而又紧密结合工程实例。它不仅是结构工程、土木工程专业研究生和研究人员的权威参考书，也是致力于将数据科学技术应用于基础设施维护、资产管理和预测性维护领域的工程师的实用指南。通过阅读本书，读者将全面掌握从物理现象理解到高级算法应用的全流程知识体系，从而能够设计、部署并管理下一代智能化的结构健康监测系统，为保障社会基础设施的安全稳定运行贡献核心技术力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，《结构健康监测数据科学与工程》，第一眼就让我觉得它像一本揭示未来科技密码的手册。我一直对那些支撑着我们城市运转的庞大基础设施，如高耸的摩天大楼、横跨江河的壮丽大桥，以及支撑着国家命脉的交通枢纽，充满了敬畏。然而，我更关心的是，这些“钢铁巨兽”是如何在时间的侵蚀和自然的挑战下，依然保持着稳固和安全。当我在书店看到这本书时，“结构健康监测”这个词组立刻吸引了我。这听起来就像是给工程结构装上了“生命体征监测系统”，能够实时了解它们的“身体状况”。更让我兴奋的是，它还融入了“数据科学”。这意味着，我们不再依赖于简单的目视检查或者定期的物理勘测，而是可以通过收集海量的数据，运用先进的分析技术，来预测潜在的危险，甚至在问题发生之前就发出预警。我非常好奇，这本书会如何解释，我们是如何从那些看似零散的传感器数据中，提取出关于结构健康的关键信息？它是否会介绍一些具体的监测技术，比如应变片、加速度计，或者更加先进的非接触式监测方法？我希望能在这本书中找到关于如何利用大数据来识别材料疲劳、结构裂缝，甚至预测地震等极端事件对结构影响的深入讲解。这本书如果能为我打开一扇窗，让我看到数据科学如何赋能工程领域，让我们的城市更加安全，那将是无与伦比的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《结构健康监测数据科学与工程》，听起来就充满了挑战性和前沿性。我一直认为，那些宏伟的建筑和桥梁，就像是人类智慧和勇气的结晶，但它们也并非永恒不变。随着时间的推移，它们会经历各种各样的考验，从微小的裂缝到巨大的变形，这些变化我们肉眼可能很难察觉，但它们却直接关系到我们的安全。而“结构健康监测”，这个概念本身就非常吸引我。它暗示着一种主动、科学的防护方式，不再是事后诸葛亮，而是“未雨绸缪”。尤其是与“数据科学”相结合，我立刻联想到那些无处不在的传感器，它们就像是结构的“听诊器”和“体温计”，收集着海量的信息。我非常想知道，这些收集来的数据是如何被处理、分析的？是简单的数值汇总，还是背后有着复杂的算法在运作？这本书是否会深入介绍一些具体的数据分析方法，比如模式识别、机器学习，甚至是深度学习，是如何被应用于识别结构异常的？我希望作者能够通过一些实际的工程案例，比如监测一座古老桥梁的长期稳定性，或者评估一个高层建筑在地震后的损伤程度，来具体展示数据科学在结构健康监测中的强大能力。我期待这本书能让我理解，工程师们是如何利用数据来“诊断”结构的“病情”，并制定出最有效的“治疗”方案，从而确保我们生活的环境更加安全可靠。

评分☆☆☆☆☆

《结构健康监测数据科学与工程》，这个书名本身就勾勒出一幅充满智慧和科技的画面。我一直觉得，那些巨大的工程，就像是人类文明的脊梁，默默地支撑着我们的生活。然而，它们并非是永恒不变的，风雨、岁月、甚至突如其来的灾害，都在不断地考验着它们的极限。而“结构健康监测”，这个概念，就像给这些“庞然大物”装上了一双“智慧的眼睛”，能够时刻关注它们的“健康状况”。当我看到“数据科学”与此相结合时，我立刻被吸引了。这意味着，我们能够通过收集海量的、实时的信息，来深入了解结构的“内在规律”，从而做出更精准的判断。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解，这些看似复杂的“数据科学”技术，是如何被应用到工程领域的。比如，它是如何从传感器收集到的振动、应变、温度等数据中，挖掘出关于结构损伤的蛛丝马迹？它是否会介绍一些具体的机器学习算法，比如分类、回归或者异常检测，是如何被用来识别结构可能出现的故障，甚至是预测其未来的寿命？我希望这本书能够通过生动的案例，展示数据科学如何在实际工程中发挥关键作用，例如，如何监测一座桥梁在长期使用中的疲劳累积，或者评估一座核电站在极端天气下的安全性。这本书如果能让我明白，如何将冷冰冰的数据转化为保障我们生命安全的智慧，那将是极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

《结构健康监测数据科学与工程》这个书名，给我一种非常实在、又充满未来感的期待。我一直对我们周围的城市，那些高楼大厦、纵横交错的桥梁公路，以及支撑起现代生活的各种基础设施，感到非常着迷。但同时，我也常常会思考，这些庞大的工程，在经历数十年的风吹日晒、人流车往，甚至可能遭遇地震、台风等自然灾害时，它们的“身体”到底怎么样了？“结构健康监测”这个概念，恰恰触及了我内心深处的疑问。它暗示着一种主动、科学的方式，能够让我们深入了解工程结构的“内在生命”。而将“数据科学”融入其中，更让我眼前一亮。这不就是将我们现代社会最为强大的工具——大数据和智能算法——应用到最关键的领域了吗？我非常好奇，这本书会如何解释，我们是如何通过各种各样的传感器，收集到关于结构状态的海量数据？这些数据又是如何被转化为有用的信息？是简单的图表分析，还是背后有着更复杂的数学模型在运作？我希望书中能有具体的案例，比如如何监测一座历史悠久的古迹，或者评估一座高层建筑在复杂环境下的安全性，来具体展示数据科学在结构健康监测中的实际应用。这本书如果能让我感受到，如何利用前沿的数据技术，为我们的工程结构筑起一道坚实的“安全防火墙”，那绝对是一次非常有价值的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种深邃的蓝色渐变，搭配上银色的标题字体，第一眼就给我一种专业、严谨又充满现代科技感的感觉。我一直对建筑、桥梁这些宏伟工程如何保持安全运行非常好奇，特别是当它们经历风雨侵蚀、岁月磨砺，甚至突发地震的时候，我们到底是如何知道它们是否还“健康”的？这本书的书名《结构健康监测数据科学与工程》瞬间击中了我这个潜在读者的兴趣点。虽然我并不是这个领域的专家，但我对大数据、人工智能在现实生活中的应用一直抱有浓厚的兴趣。想象一下，我们能够通过各种传感器，实时收集庞大的工程结构数据，然后利用先进的算法进行分析，预测潜在的风险，提前进行维护，这简直就是工程界的“智慧医疗”。我期待这本书能用一种比较易懂的方式，介绍这种监测技术是如何工作的，比如传感器有哪些类型，它们能采集到什么样的信息，以及数据科学在这其中扮演了怎样的核心角色。我特别好奇，那些曾经轰动一时的工程事故，如果当时有了这样的技术，是否有可能避免？这本书能否给我一些关于这方面的案例分析，或者提供一些关于未来结构健康监测发展趋势的展望，那将是非常有价值的。我希望这本书不仅仅是枯燥的技术理论堆砌，更能让我感受到数据科学如何真正地为我们的生命财产安全保驾护航，让工程师们拥有更强大的工具，让我们的生活环境更加可靠。