Security and Reliability of Damaged Structures and Defective Materials pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pluvinage, Guy (EDT)/ Sedmak, Aleksandar (EDT)

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:

价格:1073.00

装帧:

isbn号码:9789048127917

丛书系列:

图书标签:

• 结构安全
• 可靠性工程
• 损伤评估
• 材料缺陷
• 耐久性
• 结构健康监测
• 失效分析
• 风险评估
• 损伤力学
• 材料力学

《结构健康监测与故障诊断：保障基础设施安全与韧性》 引言 现代社会高度依赖于复杂而庞大的基础设施网络，包括桥梁、隧道、高层建筑、水坝、能源设施以及各种交通枢纽。这些结构的长期服役、环境因素的侵蚀、意外载荷的冲击以及材料本身的潜在缺陷，都可能对其安全性与可靠性构成威胁。一旦关键结构发生失效，其后果将是灾难性的，不仅可能导致生命财产的巨大损失，还会对社会经济秩序造成严重冲击。因此，如何有效地监测结构的健康状况，及时发现并诊断潜在的故障，从而采取有效的预防和修复措施，已成为土木工程、机械工程、航空航天工程等多个领域的核心挑战。 本书《结构健康监测与故障诊断：保障基础设施安全与韧性》旨在深入探讨结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）和故障诊断（Fault Diagnosis, FD）的前沿理论、先进技术与实际应用。我们将系统地梳理从传感器技术、数据采集、信号处理、模型建立到故障识别与评估的整个流程，并重点关注如何将这些技术有效地应用于保障各类关键基础设施的安全与韧性。本书的目标读者包括在校学生、研究人员、工程师以及对结构安全和基础设施管理感兴趣的广大专业人士。 第一章：基础设施安全与韧性的挑战与需求 本章首先概述了当前全球基础设施面临的严峻挑战。我们讨论了自然灾害（如地震、洪水、台风）对结构造成的破坏，人为因素（如交通荷载、工业生产、恐怖袭击）对结构造成的损耗，以及材料老化、腐蚀和疲劳等长期影响。这些因素的叠加使得传统的设计规范和维护策略难以完全应对日益复杂和动态化的安全需求。 接着，本章阐述了“韧性”（Resilience）这一概念在基础设施安全中的重要性。韧性不仅仅是结构的抗破坏能力，更强调其在遭受扰动后的恢复能力和适应能力。我们探讨了如何通过先进的监测和诊断技术，提升基础设施的韧性，使其能够更好地抵御风险，并在发生损害后快速恢复功能。 最后，本章强调了主动式结构健康监测与故障诊断在保障基础设施安全与韧性方面不可或缺的作用。相较于传统的定期检测和事后修复，SHM/FD能够提供实时、连续或周期性的结构状态信息，从而实现预测性维护和主动式风险管理。 第二章：结构健康监测（SHM）的基础理论与方法 本章深入介绍结构健康监测的核心概念和基本原理。我们将从几个关键方面展开： SHM的定义与目标： 明确SHM的内涵，包括但不限于损伤识别、损伤定位、损伤量化以及损伤演化预测。 SHM的架构： 介绍SHM系统的典型组成部分，包括传感器、数据采集单元、数据传输网络、数据存储与管理系统、以及数据分析与评估模块。 基于传感器的SHM方法： 详细介绍各种主流的传感器技术及其在SHM中的应用。 应变传感器： 包括电阻应变片、光纤光栅（FBG）传感器，它们用于测量结构的应变分布，是监测结构变形和应力状态的关键。 加速度计： 用于测量结构的振动响应，是进行动力学特性分析（如模态分析）和损伤识别的重要工具。 位移传感器： 如LVDT（线性可变差动变压器）、GPS（全球定位系统），用于测量结构整体或局部的位移。 裂缝传感器： 用于监测和量化裂缝的产生和扩展。 温度传感器： 用于监测环境温度和结构内部温度，对某些材料的性能有显著影响。 湿度传感器： 用于监测环境湿度和材料内部的湿度变化，特别是在腐蚀性环境中。 其他先进传感器： 如压电传感器、声发射传感器、超声波传感器、雷达传感器等，它们能够感知结构内部或表面的微小变化，提供更全面的信息。 数据采集与传输： 讨论不同规模和复杂度的SHM系统所需的数据采集策略，包括采样率、同步性、数据存储格式以及无线/有线数据传输技术。 信号处理技术： 介绍在SHM中常用的信号预处理方法，如滤波（低通、高通、带通）、去噪、基线漂移校正等，以提取有效的结构响应信息。 第三章：结构故障诊断（FD）的理论与技术 本章专注于结构故障诊断的关键理论与方法。故障诊断的目标是利用SHM系统获取的数据，识别结构中是否存在损伤、损伤的类型、位置和严重程度，并预测其发展趋势。 故障诊断的流程： 梳理故障诊断的典型步骤：状态评估（baseline comparison）、异常检测、损伤定位、损伤量化、以及损伤预测。 基于模型的方法（Model-based Methods）： 有限元模型（FEM）： 介绍如何利用FEM模拟结构的力学行为，并与监测数据进行对比，通过模型参数的更新或损伤指标的计算来识别故障。 参数识别： 讨论如何通过监测数据反演结构模型中的未知参数（如刚度、阻尼），从而判断是否存在损伤。 基于数据驱动的方法（Data-driven Methods）： 统计模式识别（Statistical Pattern Recognition）： 介绍基于统计学原理的故障诊断方法，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等，用于模式识别和分类。 机器学习（Machine Learning）与深度学习（Deep Learning）： 详细探讨近年来在故障诊断领域取得巨大进展的机器学习算法。 监督学习： 如回归分析、分类算法（决策树、随机森林、Adaboost）等，用于识别已知类型的损伤。 无监督学习： 如聚类分析、异常检测算法（One-Class SVM、Isolation Forest），用于发现未知或异常的结构状态。 深度学习： 如卷积神经网络（CNN）用于图像或时域信号分析，循环神经网络（RNN）用于时序数据分析，以及生成对抗网络（GAN）等，在处理复杂的结构响应数据方面展现出强大能力。 基于损伤指标的方法： 介绍一些常用的损伤指标，如模态参数（固有频率、振型、阻尼比）的变化，应变能密度变化，或基于模型修正的损伤指标。 故障诊断的挑战： 分析在实际应用中面临的挑战，如传感器误差、环境噪声、基线漂移、模型不确定性、损伤的非线性特征等。 第四章：先进的SHM与FD技术在不同基础设施中的应用 本章将重点介绍SHM与FD技术在各类关键基础设施中的具体应用案例，并探讨不同结构类型面临的独特挑战。 桥梁结构： 应用场景： 桥梁裂缝、混凝土碳化、钢筋腐蚀、疲劳损伤、连接件松动、整体稳定性监测。 SHM/FD技术： 基于应变、振动、位移传感器的健康监测，基于视觉的裂缝监测，基于模型的损伤评估，基于机器学习的桥梁早期预警系统。 案例分析： 介绍国内外知名桥梁的SHM/FD项目，分析其技术选择和监测效果。 隧道结构： 应用场景： 衬砌变形、开裂、渗漏水、支护系统失效、围岩稳定监测。 SHM/FD技术： 基于测斜仪、注浆孔压力传感器、土压力传感器、全站仪、光纤传感器的监测，基于图像处理的衬砌外观检测。 案例分析： 针对复杂地质条件下的隧道工程，分析SHM/FD技术如何保障施工安全和长期运营。 高层建筑： 应用场景： 风致振动、地震响应、结构变形、基础沉降、楼板裂缝、构件连接可靠性。 SHM/FD技术： 基于加速度计、GPS、应变计的动力响应监测，风荷载监测，基于陀螺仪的倾斜监测。 案例分析： 探讨SHM/FD技术在超高层建筑减震、抗震设计和长期运营中的作用。 水坝与水利工程： 应用场景： 坝体变形、渗漏、裂缝、面板损坏、闸门运行状态、库岸稳定性。 SHM/FD技术： 基于渗压计、测压计、位移计、温度计、应变计的监测，基于声发射的内部损伤检测。 案例分析： 强调水坝安全监测在防洪、供水和发电等方面的关键作用。 能源基础设施（如核电站、海上风电）： 应用场景： 压力容器、管道、涡轮机、支撑结构等的完整性监测，环境因素（海浪、风、腐蚀）影响评估。 SHM/FD技术： 高精度振动监测，无损检测技术（如超声波、涡流），预测性维护。 案例分析： 讨论在极端环境下SHM/FD技术如何保障能源供应的可靠性。 第五章：SHM/FD系统集成、数据管理与决策支持 本章将超越单一技术层面，关注构建一个完整、高效的SHM/FD系统的关键要素。 系统集成： 讨论不同类型传感器、数据采集设备、通信协议以及软件平台之间的协同工作，实现SHM/FD系统的无缝集成。 大数据与云计算： 面对海量监测数据，探讨大数据技术和云计算平台在数据存储、处理、分析和共享方面的优势，以及如何构建可扩展的SHM/FD云平台。 数据可视化与报告： 强调清晰、直观的数据可视化工具在理解结构状态、展示监测结果以及辅助决策方面的重要性，包括仪表盘（dashboard）设计、三维模型可视化、历史数据追溯等。 决策支持系统（Decision Support System, DSS）： 阐述如何将SHM/FD的分析结果转化为可操作的决策建议，例如，何时需要进行检查、何种修复措施是有效的、结构的剩余寿命预测等。 标准化与互操作性： 探讨SHM/FD领域的标准化工作，以及如何促进不同系统和平台之间的互操作性，降低实施成本和提高效率。 第六章：SHM/FD的未来发展趋势与挑战 本章展望SHM/FD技术的未来发展方向，并讨论仍需克服的挑战。 智能化与自主化： 探讨SHM/FD系统向更高级别的智能化和自主化发展，例如，AI驱动的自学习、自适应和自主诊断能力。 多尺度、多物理场耦合监测： 发展能够同时监测结构微观（材料损伤）和宏观（整体变形）层面，以及耦合多物理场（力、热、电、磁）效应的监测技术。 数字孪生（Digital Twin）： 探讨数字孪生技术在SHM/FD中的应用，如何通过构建与物理结构实时同步的虚拟模型，实现更精细化的状态评估、故障模拟和性能预测。 传感器网络化与物联网（IoT）： 阐述物联网技术如何赋能大规模、低成本的传感器网络部署，实现更广泛、更深入的结构健康监测。 不确定性量化与风险评估： 进一步研究在SHM/FD过程中引入概率论和统计学方法，量化模型不确定性、数据不确定性，从而进行更可靠的风险评估。 经济性与可持续性： 探讨如何降低SHM/FD系统的成本，提高其经济效益，并使其更具可持续性，实现从“事后响应”到“主动预防”的转变，最大限度地延长基础设施的使用寿命。 法规与政策引导： 讨论制定相关的法规、标准和政策，以推动SHM/FD技术的广泛应用和有效实施。 结论 《结构健康监测与故障诊断：保障基础设施安全与韧性》一书，通过系统性的理论阐述、多样的技术介绍以及丰富的实际应用案例，旨在为读者提供一个全面深入的理解框架。我们相信，随着SHM与FD技术的不断发展和成熟，它们将在保障我们赖以生存和发展的基础设施的安全、可靠与韧性方面发挥越来越重要的作用。本书的出版，希望能为推动该领域的研究与实践贡献力量，共同构建一个更加安全、可靠的未来。

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