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出版者:国防工业出版社（图书发行部）（新时代出版社）

作者:袁慎芳

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2007-4

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787118049749

丛书系列:

图书标签:

• 结构健康监测
• 传感器
• 数据分析
• 振动分析
• 损伤检测
• 有限元
• 模态分析
• 智能结构
• 桥梁监测
• 土木工程

《结构健康监控》 本书深入探讨了现代工程领域中一个至关重要且日益受到关注的学科——结构健康监控（Structural Health Monitoring, SHM）。SHM旨在通过集成多种传感器技术、数据采集系统、信号处理方法以及先进的分析算法，对工程结构（如桥梁、建筑、飞机、船舶、风力涡轮机等）的完整性、性能和剩余寿命进行实时或准实时的评估。其核心目标在于及时发现、定位和表征结构的损伤，从而有效预测潜在的失效模式，指导维护决策，保障结构的安全可靠运行，并优化使用寿命。 内容涵盖： 本书系统性地梳理了SHM理论与实践的各个关键环节。 第一部分：SHM基础理论与发展历程 引言与SHM概念： 详细阐述了SHM的定义、目标、重要性及其在不同工程领域的应用前景。回顾了SHM从早期损伤检测到当前集成化、智能化监控的发展脉络。 损伤机理与评估： 深入分析了各类工程结构可能面临的损伤类型，包括疲劳、腐蚀、裂纹、变形、材料退化等，并探讨了这些损伤对结构性能的影响机制。 SHM系统构成： 详细介绍了SHM系统的基本组成部分，包括传感器、数据采集与传输、数据处理与分析、损伤评估与预警以及信息反馈与决策支持等环节。 第二部分：传感器技术与数据采集 各类传感器及其原理： 全面介绍了用于SHM的各种传感器技术，包括但不限于： 应变传感器： 光纤布拉格光栅（FBG）传感器、电阻应变片、半导体应变片等，阐述其工作原理、安装方式及其在应变测量中的应用。 位移与加速度传感器： 压电传感器、MEMS加速度计、激光测距仪、GPS等，分析其在监测结构位移、振动响应方面的优势与局限。 其他传感器： 如声发射传感器（AE）、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、腐蚀传感器、视觉传感器（如CCD、CMOS相机）等，探讨其在检测特定类型损伤（如裂纹扩展、内部缺陷、环境影响）中的作用。 传感器网络设计与布局： 探讨了如何根据结构特性、潜在损伤类型和监测目标，优化传感器网络的空间布局和密度，以达到最佳的监测效果。 数据采集与传输： 详细介绍了高精度、高采样率的数据采集技术，以及用于高效、可靠传输大量监测数据的通信协议和网络架构，包括有线和无线传输方案。 第三部分：信号处理与特征提取 信号处理基础： 涵盖了信号预处理技术，如滤波（低通、高通、带通）、去噪（小波变换、经验模式分解等）、信号平滑等，旨在提高信号质量，为后续分析奠定基础。 时域分析技术： 介绍基于时域信号参数（如均值、方差、峰值、峭度等）的损伤识别方法。 频域分析技术： 深入探讨利用傅里叶变换、功率谱密度、自相关/互相关函数等频域特征进行结构动力特性（如固有频率、阻尼比、模态振型）变化分析，及其与损伤的相关性。 时频域分析技术： 引入短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、经验模式分解（EMD）等时频分析方法，能够捕捉信号的瞬态特征和非平稳特性，更有效地识别动态损伤。 模态分析： 详细介绍随机降维法（RANDOM DECREMENT）、频域分解法（FDA）、基于输出的模态识别（Output-Only Modal Identification, OOMI）等用于识别结构固有频率、阻尼比和模态振型的技术。 特征提取与降维： 讨论如何从大量的原始监测数据中提取出能够有效反映结构状态的关键特征，并采用主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术，降低数据维度，提高分析效率。 第四部分：损伤识别与评估算法 基于模型的方法： 介绍如何建立结构的物理模型或数学模型，通过模型参数的更新来识别损伤。包括有限元模型更新、参数辨识等。 基于数据驱动的方法： 机器学习与深度学习： 详细介绍支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等在损伤识别、分类和预测中的应用。 模式识别技术： 探讨如何利用聚类分析、分类算法等对监测数据进行模式识别，从而区分正常状态和损伤状态。 故障诊断与容错控制： 介绍如何利用SHM数据进行故障诊断，并为主动控制系统提供信息，实现结构的容错运行。 损伤定位与量化： 阐述如何根据提取的特征或模型变化，精确判断损伤的位置，并估算损伤的严重程度（如裂纹长度、材料强度降低程度）。 预测模型与剩余寿命评估： 介绍如何结合历史数据和损伤发展规律，构建预测模型，预测结构在未来一段时间内的性能退化趋势，并评估其剩余使用寿命。 第五部分：SHM系统的实施与挑战 系统集成与部署： 讨论SHM系统的实际部署过程，包括硬件选型、安装校准、系统集成、现场测试等。 数据管理与存储： 探讨海量监测数据的有效管理、存储、检索和共享策略。 环境因素与基线变化： 分析温度、湿度、载荷变化等环境因素对监测数据的影响，以及如何建立可靠的基线数据，区分真实损伤与环境扰动。 不确定性量化： 探讨SHM过程中固有的各种不确定性（传感器噪声、模型误差、损伤演化不确定性），并介绍量化这些不确定性的方法（如贝叶斯方法、蒙特卡洛模拟）。 经济性与可行性分析： 评估SHM系统的投资回报率，以及在不同工程项目中的实际可行性。 未来发展趋势： 展望SHM技术在人工智能、物联网（IoT）、大数据、数字孪生等新兴技术融合下的发展方向，以及更加智能、自主、预测性维护的未来。 本书特色： 本书力求做到理论与实践相结合，既有对SHM底层原理的深刻剖析，也包含丰富多样的实际应用案例和工程经验。通过详细的算法介绍和比较，读者可以深入理解不同方法的适用性。同时，本书也关注SHM系统在实际应用中可能遇到的挑战，并提供相应的解决方案。 目标读者： 本书适合结构工程、机械工程、土木工程、航空航天工程、材料科学与工程等领域的工程师、研究人员、研究生以及对结构健康监控技术感兴趣的从业人员。

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对于那些希望快速上手实践的读者来说，这本书的案例分析部分简直是如虎添翼，但请注意，这里的“案例”并非简单的复述，而是极其深入的剖析。作者挑选的每一个案例都具有极高的代表性和复杂性，往往涉及多学科知识的交叉融合。更难得的是，作者在描述解决方案时，详尽地展示了“失败的尝试”和“迭代的过程”。这比直接给出完美的标准答案要宝贵得多。我特别欣赏作者对于工程决策中“权衡艺术”的坦诚描述——比如在精度、成本和维护性之间做出取舍的现实考量。这让这本书摆脱了理想化的象牙塔理论，真正扎根于工程的泥土之中。我根据书中提到的某一个结构动态特性分析方法，回去尝试应用于我们正在运行的一个老旧桥梁结构上，发现它能比我们原有方法更早地捕捉到细微的疲劳迹象。这种即时的、可验证的实践效果，是对作者理论深度最好的背书。

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这本书的插图和图表简直是视觉盛宴，色彩搭配和布局设计都达到了极高的水准。作为一名长期在工程领域摸爬滚打的工程师，我深知复杂数据可视化对于理解深层机制的重要性，而这本书在这方面做得尤为出色。它不仅仅是展示数据，更是在“讲述”数据背后的故事。每一个流程图都经过了精心的打磨，细节之处无不体现出作者对严谨性的执着。例如，在阐述某一特定传感器的信号处理流程时，作者用了一组极为巧妙的动态示意图，让原本枯燥的数学公式和算法流程变得生动起来，即便是初次接触该领域的新手，也能迅速抓住核心逻辑。这种对美学和实用性的完美平衡，让我在阅读时体验到了极大的愉悦感，甚至愿意花时间去研究那些原本可能被我略过的技术细节。可以说，这本书的装帧设计和版式安排，已经超越了一本技术手册的范畴，更像是一件值得收藏的艺术品。那些关于数据采集和预处理的章节，如果能配上更高清的实物照片对比，那就更完美了，但目前的图示化表达已经非常到位了。

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这本书的论述风格简直是一股清流，它没有采用那种常见的、堆砌专业术语的学院派写法，而是用了一种近乎哲学思辨的笔调来探讨问题。作者似乎更关注“为什么”而不是单纯的“是什么”。在讨论系统可靠性这一宏大主题时，他不断地引导读者跳出具体的设备限制，去思考整个监测体系的哲学基础和长期演进的可能性。这种宏观的、引领性的叙事方式，极大地拓宽了我的思维边界。我过去总是在具体的指标和故障代码里打转，读完这部分内容后，我开始重新审视我们现行规范背后的假设是否还成立。书中对于“不确定性”的讨论尤为深刻，它不是简单地将其视为需要消除的误差，而是将其视为系统固有的一部分，并探讨了如何与这种不确定性共存并从中获益。虽然这种探讨需要读者具备一定的知识储备和耐心去细嚼慢咽，但一旦领会，那种豁然开朗的感觉是难以言喻的，它迫使我跳出日常工作的舒适区，进行更高层次的思考和规划。

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这本书的语言组织呈现出一种独特的“节奏感”，它的行文流畅性极佳，很少出现生硬的句子连接。仿佛作者在对一位经验丰富的同行进行私下、深入的交流。尤其是在描述算法的演变历史时，作者巧妙地穿插了一些历史轶事和关键人物的片段，使得原本冰冷的科技发展史变得有血有肉，充满了人情味。例如，他讲述某个关键滤波技术诞生时的背景，那种在技术瓶颈下科研人员的焦急与突破后的狂喜，都被描绘得淋漓尽致。这种叙事手法极大地增强了阅读的代入感，让我感觉不是在阅读一本教科书，而是在听一位智者讲述他毕生所学和感悟。这种“故事化”的处理，对于长期面对枯燥报表的专业人士来说，无疑是一种精神上的慰藉和激励，它提醒着我们，技术背后终究是人类智慧的结晶。

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这本书在跨学科知识的整合方面做得令人印象深刻，它成功地搭建了一座连接传统机械工程与现代信息科学的桥梁。我原本是偏向材料力学的背景，对于数据挖掘和机器学习的理解相对肤浅，但这本书处理这些交叉领域时，所采用的解释框架非常直观和类比清晰。它没有把机器学习算法当作黑箱来介绍，而是将其巧妙地类比为对物理系统“行为模式”的一种高级拟合和预测。例如，作者用热力学中的熵增原理来解释模型复杂性带来的过度拟合风险，这种跨领域的类比，让我立刻找到了理解的支点。这种精妙的“翻译”能力，使得非计算机背景的读者也能迅速掌握关键概念，并将其应用到自己的专业问题中去。这本书无疑极大地提升了我在处理异构数据源融合时的信心和能力。

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