Major bridge health monitoring system and damage identification theory
副标题：无
作 者：郭健著
分类号：
ISBN：9787114109522
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简介
作者郭健结合几个大型桥梁健康监测的系统研发，过去对结构损伤识别方法开展深入的研究工作中，阅读了大量国外和国内的相关文献，包括从航天航空、机械等领域到土木工程领域的研究成果。经过综合分析后认为：如果把桥梁结构当作一个系统来进行损伤识别，那么最关键的是对系统测试数据中所包含系统参数信息的深度挖掘和认识。因此，《大型桥梁健康监测系统及损伤识别理论》选取了小波分析作为工具，结合系统辨识、模式识别和人工智能等学科理论，提出了基于多尺度分析和信息融合的思想来实现损伤识别，并完成了一个完整的理论和试验研究。在研冤过程中，作为“数学显微镜”的小波分析以其深炯的哲学意义吸引了我，即：通过多个不同尺度的相互结合来观察和分析事物的全貌和细节，能使我们更容易更清晰地观察事物发展的规律，获得更为完整的认识。正如数学界所言“世界无处不小波”，小波分析在桥梁健康监测和损伤识别领域的应用还有很大的空间。
目录
第1章桥梁健康监测和结构损伤识别技术
1.1土木工程结构进行健康监测的重要性
1.2结构健康监测和损伤识别的发展
1.3国内外对结构健康监测的研究现状
1.4大型桥梁结构健康监测系统介绍
1.5结构健康监测中的损伤识别方法
第2章基于小波分析的结构健康监测策略
2.1结构健康监测中的关键性问题
2.2多尺度分析理论
2.3小波分析理论
2.4面向实时在线监测的结构健康监测策略
第3章结构动力系统的多尺度分析
3.1损伤识别的动力系统模型分析
3.2单自由度模型的结构动力系统多尺度分析
3.3多自由度模型的结构动力系统多尺度分析
3.4结构损伤的时变系统分析及其状态空间模型
3.5结构损伤多尺度分析的数值仿真研究
第4章实时监测中的结构损伤预警
4.1结构损伤预警的目的及重要性
4.2多尺度损伤预警的理论基础和小波基的选取
4.3应用小波分析对测试信号进行去噪的方法
4.4基于小波变换的损伤预警研究
第5章损伤特征提取及模式分类方法
5.1结构损伤的模式识别问题
5.2损伤信息的小波包特征提取方法
5.3基于神经网络的损伤模式分类
第6章基于信息融合的损伤确认、定位及定量
6.1结构损伤识别中的多传感器信息融合
6.2损伤识别的耦合神经网络融合算法
6.3结构损伤识别的模型实验
6.4损伤特征的提取和数据层融合
6.5结构损伤的确认、定位及定量
第7章未来的技术展望
参考文献
1.1土木工程结构进行健康监测的重要性
1.2结构健康监测和损伤识别的发展
1.3国内外对结构健康监测的研究现状
1.4大型桥梁结构健康监测系统介绍
1.5结构健康监测中的损伤识别方法
第2章基于小波分析的结构健康监测策略
2.1结构健康监测中的关键性问题
2.2多尺度分析理论
2.3小波分析理论
2.4面向实时在线监测的结构健康监测策略
第3章结构动力系统的多尺度分析
3.1损伤识别的动力系统模型分析
3.2单自由度模型的结构动力系统多尺度分析
3.3多自由度模型的结构动力系统多尺度分析
3.4结构损伤的时变系统分析及其状态空间模型
3.5结构损伤多尺度分析的数值仿真研究
第4章实时监测中的结构损伤预警
4.1结构损伤预警的目的及重要性
4.2多尺度损伤预警的理论基础和小波基的选取
4.3应用小波分析对测试信号进行去噪的方法
4.4基于小波变换的损伤预警研究
第5章损伤特征提取及模式分类方法
5.1结构损伤的模式识别问题
5.2损伤信息的小波包特征提取方法
5.3基于神经网络的损伤模式分类
第6章基于信息融合的损伤确认、定位及定量
6.1结构损伤识别中的多传感器信息融合
6.2损伤识别的耦合神经网络融合算法
6.3结构损伤识别的模型实验
6.4损伤特征的提取和数据层融合
6.5结构损伤的确认、定位及定量
第7章未来的技术展望
参考文献
Major bridge health monitoring system and damage identification theory
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