Vehicle-bridge Interaction Dynamics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Yang, Y. B./ Yau, J. D./ Wu, Y. S.

出品人:

页数:530

译者:

出版时间:

价格:1243.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9789812388476

丛书系列:

图书标签:

• Vehicle-bridge interaction
• Bridge dynamics
• Vehicle dynamics
• Structural dynamics
• Finite element analysis
• Vibration analysis
• Dynamic analysis
• Civil engineering
• Transportation engineering
• Modal analysis

交通基础设施的结构健康监测与智能维护技术 图书简介 本书深入探讨了现代交通基础设施，特别是桥梁和隧道等关键结构，在长期服役过程中面临的挑战与应对策略。全书聚焦于结构健康监测（SHM）的前沿技术、损伤识别与评估的先进方法，以及智能维护（Intelligent Maintenance）的实施框架。本书旨在为土木工程、结构工程、交通工程领域的专业人士、研究人员和高级学生提供一套全面、系统且实用的知识体系，助力提升交通网络的可靠性、安全性和可持续性。 第一部分：交通基础设施的服役挑战与监测基础 本部分首先确立了现代交通系统对基础设施性能提出的严苛要求，并系统梳理了影响桥梁、隧道等结构性能的主要因素，包括交通荷载的动态特性、环境侵蚀、材料老化及罕遇灾害（如地震、极端天气）。 第一章：交通荷载的动态特性与作用机制 详细分析了车辆荷载在结构上的分布、频率特性及随机性。讨论了轴重、车速、车辆编组对结构响应的影响。特别关注了重型卡车、超载车辆对疲劳损伤的加速作用。引入了交通流理论在荷载模型构建中的应用，并探讨了高速铁路与公路桥梁在荷载谱构建上的差异。 第二章：结构健康监测（SHM）的理论框架与传感器技术 本章是全书的基石。系统介绍了SHM的定义、目标（从状态评估到剩余寿命预测）和技术层次结构。深入剖析了各类常用传感器的工作原理、优缺点及其在不同结构部位的最佳应用场景。 应变与位移测量： 聚焦于光纤布拉格光栅（FBG）传感器、电阻应变片和激光测距仪的精度与可靠性。 振动与加速度测量： 详细讨论了MEMS加速度计和压电式加速度计在模态识别中的应用，以及高采样率采集系统的要求。 环境参数监测： 探讨了温度、湿度、腐蚀速率传感器在耦合作用分析中的重要性。 新型无源传感技术： 介绍了基于超声波、声发射（AE）和导波的无损检测（NDT）技术在初期损伤探测中的潜力。 第三章：数据采集、传输与预处理 数据是SHM系统的生命线。本章重点讨论了高性能数据采集系统的架构设计，包括有线与无线传感网络（WSN）的部署策略。深入分析了信号去噪、基线漂移校正、时钟同步等关键预处理技术，以确保后续分析的准确性。讨论了边缘计算（Edge Computing）在实时数据过滤和预警发布中的作用。 第二部分：损伤识别与状态评估的高级方法 本部分侧重于如何从海量的监测数据中提取有价值的信息，实现对结构性能的量化评估。 第四章：基于模态分析的损伤定位与定量 详细阐述了模态分析（Modal Analysis）在识别结构刚度变化方面的核心地位。从经典频响函数法到随机子空间辨识（SSI）等先进算法，对模态参数（频率、阻尼、振型）的提取进行了深入探讨。重点讨论了模态参数对结构损伤的敏感性分析，以及如何区分环境变化（如温度）和真实损伤导致的模态变化。 第五章：数据驱动的损伤识别与机器学习 随着大数据时代的来临，数据驱动方法成为主流。本章系统介绍了基于模式识别的损伤识别流程。 特征提取： 讨论了从时间域、频域和时频域中提取有效损伤指标的方法（如频域分解、小波包能量）。 监督学习方法： 详细介绍了支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）在分类和回归任务中的应用，用于识别损伤类型和严重程度。 无监督学习与深度学习： 探讨了自编码器（Autoencoders）和卷积神经网络（CNN）在异常检测和特征自动学习中的优势，尤其适用于缺乏完整损伤样本的场景。 第六章：基于模型的损伤评估与剩余寿命预测 将有限元模型（FEM）与实时监测数据相结合，是实现高精度评估的关键。本章讲解了模型更新（Model Updating）技术，如何利用实测模态数据校准和修正初始FEM。进而，详细阐述了基于疲劳累积损伤理论（如Miner法则）和可靠性理论的剩余使用寿命（RUL）预测模型，包括考虑不确定性的贝叶斯方法。 第三部分：智能维护与基础设施管理 本部分将监测和评估的结果转化为可操作的维护决策，构建面向未来的智能维护系统。 第七章：隧道衬砌的应力分析与风险管理 隧道结构面临独特的围岩压力、水文地质条件和运营车辆的冲击。本章专门分析了隧道衬砌的长期应力演化规律，重点讨论了针对衬砌收敛、开裂和渗水的监测策略。引入了风险矩阵和概率风险评估（PRA）方法，指导隧道关键部位的预防性维护决策。 第八章：智能维护决策支持系统（MDSS） MDSS是连接监测数据与工程实践的桥梁。本章设计了MDSS的总体框架，包括数据集成层、评估诊断层和决策输出层。讨论了维护优先级的确定标准（基于风险、成本效益比和影响范围）。强调了“预测性维护”（Predictive Maintenance）取代“反应性维护”和“定期维护”的范式转变。 第九章：基础设施全生命周期管理与可持续性 本章将视角提升至宏观层面，探讨如何将SHM和MDSS集成到基础设施的全生命周期管理（Asset Management）体系中。讨论了寿命周期成本分析（LCCA）在选择维护方案时的应用。最后，展望了BIM（建筑信息模型）与数字孪生（Digital Twin）技术在创建高保真、可交互的交通基础设施数字镜像中的作用，实现对未来运营状态的模拟和优化。 --- 本书内容翔实，理论深度与工程实践紧密结合，不仅提供了先进的分析工具，更构建了一套完整的、面向未来的交通基础设施健康管理系统解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆