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现代工程结构健康监测与评估：理论、技术与实践 图书简介 本书系统阐述了现代工程结构，特别是复杂基础设施，从设计、建造、服役到退役全生命周期中健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）与可靠性评估的前沿理论、关键技术及工程实践。本书聚焦于如何通过先进的传感技术、数据分析方法和风险评估模型，实现对结构状态的实时、准确、无损的认知，从而保障公共安全，优化维护决策。 --- 第一部分：结构健康监测（SHM）的基础与原理 本部分奠定了结构健康监测的理论基础，深入探讨了从采集到理解结构行为的完整流程。 第一章：SHM的背景、目标与发展趋势 详细分析了基础设施老化、环境荷载增加以及极端事件频发对现有结构可靠性提出的严峻挑战。明确了SHM的核心目标：早期故障诊断、剩余寿命预测以及性能评估。概述了SHM技术从传统的基于振动的模态识别，向基于光纤传感、电化学传感器和人工智能驱动的自适应监测系统发展的宏观趋势。 第二章：传感器技术与数据采集系统 本章详细介绍了应用于结构监测的各类先进传感器技术。 1. 分布式传感技术： 重点阐述了基于光纤布拉格光栅（FBG）和分布式声波传感（DAS）的应变、温度和裂缝监测原理、布设优化策略以及在长距离、高精度监测中的应用优势。 2. 局部高精度传感器： 深入剖析了压电陶瓷（PZT）传感器、电阻应变片、加速度计（MEMS与压电式）的选型标准、抗干扰能力及信号调理技术。 3. 数据采集与传输系统（DAQ）： 讨论了同步采样、多通道数据处理、边缘计算在现场数据预处理中的作用，以及无线传感器网络（WSN）在复杂环境中数据传输的可靠性保障措施。 第三章：模态识别与损伤初探 本章聚焦于利用振动响应数据进行结构固有特性识别和初步损伤定位的技术。 1. 经典模态识别方法： 系统回顾了频域分解法（FDD）、随机子空间辨识（SSI）等传统方法在噪声环境下的适用性与局限性。 2. 基于时域的先进识别算法： 详细介绍子空间辨识、卡尔曼滤波在状态估计中的应用，特别是无激励模态识别（Ambient Vibration Testing）的实施流程。 3. 损伤指标与特征提取： 探讨了刚度变化率、应变能密度以及振型曲率等损伤敏感指标的构建，及其在初始损伤识别中的有效性。 --- 第二部分：结构可靠性评估与性能量化 本部分将监测数据转化为工程决策所需的可靠性指标和性能等级，重点在于概率论和风险分析。 第四章：概率可靠性理论与评估模型 本章是结构可靠性评估的理论基石，强调了不确定性在工程决策中的核心地位。 1. 随机变量与随机过程： 介绍了荷载、材料强度以及模型误差等不确定性参数的概率分布函数（PDF）选择与参数估计。 2. 一阶与二阶可靠度指标（FORM/SORM）： 详细推导和应用了极限状态函数下的可靠度指标计算方法，并讨论了其在复杂非线性模型中的迭代求解。 3. Monte Carlo模拟与代理模型： 阐述了直接模拟方法的局限性，重点介绍基于拉丁超立方抽样（LHS）的高效模拟技术，以及使用神经网络或高斯过程回归构建结构响应代理模型以加速可靠性计算的策略。 第五章：基于监测数据的可靠性更新与寿命预测 本章探讨如何将实时或定期的监测数据融入到先验的可靠性模型中，实现评估的动态更新。 1. 贝叶斯理论在可靠性分析中的应用： 详细阐述了如何利用监测数据（如观测到的应力水平、微小位移）作为证据，修正材料性能退化模型和失效概率。 2. 状态依赖的可靠性评估： 建立基于损伤状态变量的马尔可夫链模型，描述结构状态随时间演变的概率转移过程。 3. 剩余使用寿命（RUL）预测： 结合疲劳损伤模型（如Miner法则、Coffin-Manson关系）与状态监测数据，预测结构达到预设极限状态的概率与时间区间，为预防性维护提供科学依据。 第六章：结构性能化评估与风险管理 本章超越了单纯的失效概率计算，侧重于评估结构在特定荷载下的表现能力。 1. 性能化工程（Performance-Based Engineering）： 介绍如何定义不同地震、风荷载等事件下的性能目标（如使用功能、生命安全、预防倒塌），并将结构响应与这些目标直接关联。 2. 多目标优化与维护决策： 结合经济成本、修复难度和风险暴露度，探讨如何利用可靠性评估结果辅助制定最优的维护、加固或替换决策，实现全生命周期成本（LCC）的最小化。 3. 风险矩阵构建： 介绍如何量化结构失效的后果（Consequence），将概率与后果相结合，形成直观的风险矩阵，服务于风险沟通与监管。 --- 第三部分：先进监测与数据驱动的评估技术 本部分聚焦于利用大数据、机器学习处理复杂监测信息，并将其应用于实际工程诊断。 第七章：数据挖掘与机器学习在结构健康评估中的应用 本章探讨如何从海量、高维的监测数据中提取深层次的结构健康信息。 1. 无监督学习在异常检测中的应用： 介绍主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoders）在识别基线数据之外的结构异常行为（如突然的刚度下降或新的模态振动）中的应用。 2. 监督学习的损伤分类与定位： 阐述如何使用支持向量机（SVM）、随机森林和深度卷积神经网络（CNN）对特定的损伤模式（如裂缝扩展、连接件松动）进行自动分类与精确空间定位。 3. 物理信息神经网络（PINN）： 介绍如何将结构动力学方程（如偏微分方程）嵌入到神经网络的损失函数中，实现数据驱动与物理模型驱动的深度融合，提高预测的泛化能力和可解释性。 第八章：无损检测（NDT）与SHM数据的融合 本章讨论如何将传统的、离散的无损检测结果与连续的SHM数据进行集成，以形成更全面的诊断视图。 1. 超声波、声发射与雷达技术： 概述了这些技术在检测材料内部缺陷（如腐蚀、空鼓、内部裂纹）的机理，及其在评估现有结构损伤程度上的局限性与优势。 2. 多源信息融合框架： 提出基于Dempster-Shafer证据理论或加权融合的框架，用于整合来自不同尺度、不同原理的传感器信息，解决单一技术的信息盲区问题。 3. 可视化与报告： 强调将复杂的评估结果转化为三维模型上的热力图、损伤概率云图等直观形式，便于工程师和管理者快速理解结构健康状态。 第九章：案例研究与工程案例分析 本章通过详尽的工程实例，展示SHM与可靠性评估技术在不同类型结构（如大型市政桥梁、高层建筑、核设施）中的实际应用流程、遇到的挑战及最终的维护效益。重点分析了数据预处理的挑战、模型参数率定的难点，以及如何应对真实环境下的高噪声和数据缺失问题。 --- 本书旨在为土木工程、结构工程、机械工程及自动化领域的科研人员、高级工程师和研究生提供一本兼具理论深度和工程实用性的参考著作。阅读本书后，读者将能够独立设计、实施和解释复杂的结构健康监测系统，并基于量化的可靠性指标做出科学的资产管理决策。
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