公路旧桥承载力评定方法及工程实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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页数:196

译者:

出版时间:2007-7

价格:30.00元

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isbn号码:9787114064975

丛书系列:

图书标签:

• 公路桥梁
• 旧桥
• 承载力
• 评估
• 检测
• 加固
• 有限元
• 工程实例
• 结构健康监测
• 桥梁工程

书籍简介：桥梁结构健康监测技术与应用前沿 作者： 某知名土木工程专家团队 出版社： 交通科技出版社 页数： 约650页 定价： 198.00 元 --- 内容概述 本书聚焦于现代桥梁结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）领域的前沿理论、关键技术、传感器应用及实际工程案例。它旨在为桥梁工程师、结构监测专家、科研人员以及相关专业的高年级学生提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的参考手册。 本书突破了传统结构评估仅依赖定期现场检测的局限性，详细阐述了如何利用先进的传感、数据采集、传输与分析技术，实现对桥梁结构状态的实时、连续、非侵入式的长期监测与智能评估。内容涵盖了从理论基础到工程实施的全过程，强调了数据驱动型评估的新范式。 核心章节与详细内容 本书共分为七大部分，二十章内容，结构严谨，逻辑清晰： 第一部分：桥梁健康监测的理论基础与发展脉络（第1-2章） 本部分首先确立了桥梁健康监测的必要性与历史演进，重点解析了SHM系统的基本框架、信息流模型（感知层、网络层、处理层、决策层）以及评估的核心理论——基于模态识别的结构性能评估方法。详细讨论了传统无损检测（NDT）技术与现代SHM技术的区别与互补性。特别对“结构退化”的物理模型和数学描述进行了深入探讨。 第二部分：先进传感技术与数据采集系统（第3-6章） 这是本书技术核心之一。详细介绍了适用于桥梁环境的各类高精度传感器，包括： 1. 光纤传感技术（FBG与FOS）： 重点阐述了分布式光纤传感（DOS）在应变、温度、振动监测中的优势，以及其在极端环境下的可靠性。 2. 加速度计与应变片： 探讨了MEMS技术在低成本、高密度监测中的应用，以及如何校准和集成这些传感器以克服环境噪声。 3. 环境感知传感器： 详尽介绍了针对气候因素（温度、湿度、风速、雨量）和交通荷载（称重传感器、线圈检测器）的监测方案及其数据预处理方法。 4. 数据采集与传输协议： 涵盖了无线传感器网络（WSN）的架构设计、数据压缩算法（如小波变换压缩）以及低功耗广域网络（LPWAN）在远程监测中的应用。 第三部分：结构模态识别与损伤定位（第7-10章） 本部分聚焦于如何从海量监测数据中提取有意义的结构健康信息。 1. 模态识别技术： 深入讲解了基于时域（如随机子空间辨识 SSI-COV, ERA）和频域（如峰值拾取、频响函数分析）的模态参数识别算法。对环境激励下的识别方法（Ambient Vibration Testing, AVT）的准确性进行了严格论证。 2. 损伤特征提取： 阐述了如何利用模态频率、阻尼比、振型变化等指标作为损伤敏感性指标（DSI）。详细介绍了基于模态振型的损伤定位算法，如模态应变能法（Modal Strain Energy, MSE）和受损模式区分法。 3. 不确定性量化： 讨论了监测数据固有的随机性和系统误差，引入了贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟来量化评估结果的不确定性范围，增强评估结论的科学性。 第四部分：基于数据驱动的桥梁寿命预测模型（第11-13章） 本部分将监测数据与结构性能预测紧密结合。 1. 高斯过程回归（GPR）： 阐述了如何利用GPR模型拟合结构响应与荷载、环境参数之间的复杂非线性关系，用于短期状态预测。 2. 状态基指标（CBI）的建立： 定义并构建了反映桥梁疲劳累积损伤、裂缝扩展速度的量化指标。 3. 剩余使用寿命（RUL）的概率预测： 引入马尔可夫链和分段退化模型，基于历史监测数据，对结构关键构件的失效概率和剩余安全服役期进行概率性预测。 第五部分：智能预警与决策支持系统构建（第14-15章） 本部分关注监测系统如何转化为有效的管理工具。 1. 阈值设定与异常检测： 详细讨论了如何科学设定静态阈值与动态阈值，并应用机器学习算法（如孤立森林、One-Class SVM）进行实时异常事件检测，减少误报率。 2. 决策支持平台架构： 介绍了构建集中式数据仓库、可视化界面和移动端预警推送的系统集成方案，确保信息能够及时、准确地传递给维护决策者。 第六部分：典型工程案例分析（第16-18章） 本部分提供了多个跨越不同桥梁类型的成功案例，极具参考价值： 1. 超大跨径斜拉桥的长期健康监测实践： 重点分析了风致振动抑制措施与主缆索力的实时校核。 2. 城市高架桥的交通荷载演化监测： 探讨了如何通过长期数据分析，校核设计活载的适应性并优化养护计划。 3. 历史钢拱桥的腐蚀与疲劳监测： 介绍了非接触式激光扫描技术与传统传感器的协同应用。 第七部分：前沿技术展望与挑战（第19-20章） 最后，本书展望了SHM领域的未来发展方向，包括： 1. 人工智能与深度学习在故障诊断中的应用： 如卷积神经网络（CNN）在识别图像或频谱特征中的潜力。 2. 无源传感与能量采集技术： 讨论了如何实现完全自供电的长期监测节点。 3. 标准化与数据共享挑战： 探讨了推动全球桥梁监测数据规范化和互操作性的行业需求与技术路径。 --- 本书特色 深度融合： 将结构动力学、信号处理、数据科学和土木工程实践深度融合，形成了一套完整的技术闭环。 实用导向： 理论讲解清晰，同时配有大量工程实例和代码（附录提供MATLAB/Python示例片段），便于读者快速将理论应用于实际工作。 前沿性： 覆盖了光纤传感、AI诊断等当前研究热点，是理解未来桥梁维护范式的关键读物。 系统性： 不仅关注单一技术，更着重于构建一个完整的、可长期运行的监测系统解决方案。 适用对象： 土木工程、结构工程、交通工程、仪器科学与技术等相关专业的研究生、博士生；交通运输管理部门、公路设计院、检测机构的工程师及技术管理人员。

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