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深度學習
結構智能手機云監測 版權信息
- ISBN：9787030704634
- 條形碼：9787030704634 ; 978-7-03-070463-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
結構智能手機云監測 本書特色
適讀人群 ：結構健康監測、人工智能相關領域的科研人員與工程師，結構工程、防災減災工程及防護工程等相關專業研究生和高年級本科生本書適合結構健康監測、人工智能相關領域的科研人員與工程師閱讀，也可作為結構工程、防災減災工程及防護工程等相關專業研究生和高年級本科生的參考書。
結構智能手機云監測 內容簡介
本書將智能手機與傳統結構健康監測相結合，在智能手機云監測與深度學習方面進行了相關研究。全書共分為10章，以智能手機、人工智能的迅速發展給當前結構健康監測帶來的機遇和智能手機傳感技術為出發點，將智能手機應用于便捷式橋梁監測與管養、基于深度學習的結構損傷檢測、特種結構安全監測以及地震作用下框架結構多參數監測與緊急通信，并開發相應的APP和網站，搭建公眾參與式的智能手機監測平臺。全書闡述智能手機在結構健康監測中的一系列應用，可以對當前結構健康監測起到補充完善的作用，利用迅速普及的智能手機工具實現監測目的，也將使得更多人參與到防災減災工作中來。
結構智能手機云監測 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 結構健康監測研究現狀與挑戰 1
1.1.1 結構健康監測與安全評定的研究現狀 1
1.1.2 結構健康監測所面臨的挑戰 5
1.2 智能手機的發展與機遇 6
1.2.1 智能手機的發展 6
1.2.2 智能手機的主要特點 13
1.2.3 智能手機現狀分析 14
1.2.4 智能手機可感知的用戶信息 17
1.2.5 智能手機的應用領域 21
1.2.6 智能手機的發展帶來的機遇 28
1.3 大數據與人工智能的發展 28
1.3.1 大數據的發展、特征及應用案例 28
1.3.2 人工智能與深度學習 31
1.3.3 大數據與人工智能帶來的機遇 33
1.4 智能手機結構健康云監測探索式發展 35
參考文獻 36
第2章 基于智能手機的傳感技術 47
2.1 手機主要傳感器 47
2.1.1 手機傳感器綜述 47
2.1.2 CPU 55
2.1.3 加速度傳感器 61
2.1.4 陀螺儀 64
2.1.5 攝像頭 65
2.1.6 數據傳輸性能 67
2.1.7 數據存儲功能 70
2.2 加速度傳感技術 71
2.2.1 手機加速度采集軟件系統實現 71
2.2.2 振動臺對比實驗驗證 72
2.2.3 不同型號加速度傳感性能對比 74
2.2.4 加速度采集穩定性對比 77
2.3 位移傳感技術 78
2.3.1 基本原理 81
2.3.2 D-Viewer軟件介紹 82
2.3.3 靜態實驗 84
2.3.4 振動臺動態實驗 89
2.4 傾角傳感技術 94
2.4.1 手機傾角采集軟件系統實現 94
2.4.2 實驗室靜態標定實驗 95
2.4.3 實驗室動態標定實驗 96
2.5 外接測試模塊傳感技術 98
2.5.1 外接板結構設計與實現 98
2.5.2 外接板傳感實驗室振動臺驗證 99
2.5.3 外接板傳感實驗室索力實驗驗證 100
2.5.4 外接板傳感現場測試驗證 101
2.6 應變傳感技術 104
2.6.1 MISS方法基本原理 105
2.6.2 MISS方法所用算法 106
2.6.3 MISS傳感器 108
2.6.4 靜態與動態試驗驗證 110
參考文獻 113
第3章 基于智能手機的便捷式橋梁監測與管養 117
3.1 智能手機便捷式橋梁監測系統 117
3.1.1 系統監測內容 117
3.1.2 系統實現 118
3.2 智能手機吊裝監測 119
3.2.1 星海灣跨海大橋介紹 119
3.2.2 系統監測對象及內容 120
3.2.3 系統組成構架 120
3.2.4 邊跨主梁吊裝姿態監測 125
3.2.5 主纜吊機監測 129
3.3 智能手機索力監測技術 133
3.3.1 振動法測索力原理 133
3.3.2 軟件系統介紹 136
3.3.3 Orion-CC軟件介紹 143
3.3.4 網站介紹 149
3.3.5 實驗室索力對比實驗驗證 150
3.3.6 現場工程應用一 155
3.3.7 現場工程應用二 159
3.4 智能手機在結構位移監測中的應用 166
3.4.1 鋼桁橋模型位移監測實驗 166
3.4.2 索橋模型位移監測 169
3.4.3 模擬監測裂縫實驗 181
3.5 視覺索力監測 183
3.5.1 視覺索力監測原理 184
3.5.2 視覺索力監測應用 187
3.6 基于智能手機的橋梁管養系統 189
3.6.1 橋梁管養的現狀與不足 189
3.6.2 基于手機客戶端的橋梁管養軟件設計 191
3.6.3 公眾參與式災后橋梁快速評估 196
參考文獻 201
第4章 基于智能手機的深度學習結構損傷檢測 203
4.1 基于深度學習的相關理論方法 203
4.1.1 深度學習技術的發展 203
4.1.2 深度學習相關理論 205
4.2 混凝土結構裂紋深度學習識別技術 207
4.2.1 混凝土裂紋識別概述 207
4.2.2 訓練用于混凝土裂紋識別的CNN圖片分類器 208
4.3 基于機器視覺的古建筑砌體評定方法 212
4.3.1 基于機器視覺的古建筑砌體評定方法概述 212
4.3.2 基于CNN的古建筑砌體評定方法概述 214
4.3.3 基于Faster R-CNN的古建筑砌體評定方法概述 232
4.3.4 基于智能手機的古建筑砌體評定方法概述 239
4.4 基于機器視覺的路面損傷識別技術 241
4.4.1 基于機器視覺的路面損傷識別方法概述 241
4.4.2 基于MobileNet的路面損傷評定方法 243
參考文獻 251
第5章 基于智能手機的施工安全監測技術 255
5.1 基于智能手機的施工行為識別 255
5.1.1 基于行為的施工安全研究概況 255
5.1.2 基于智能手機的工人行為識別系統設計 257
5.1.3 實驗驗證：安全帶的使用狀態識別 258
5.2 基于智能手機的工人活躍度的狀態識別 268
5.2.1 現場施工安全概況 268
5.2.2 施工活躍度含義及勞動強度分級 270
5.2.3 施工現場工人活躍度采集 272
5.3 基于智能手機的施工過程位移監測 273
5.3.1 基于智能手機的位移監測系統 273
5.3.2 基于智能手機的位移監測系統的現場應用 276
參考文獻 278
第6章 基于智能手機的特種結構安全監測 281
6.1 基于智能手機的電梯舒適度監測與評定 281
6.1.1 電梯舒適度監測及舒適度評價標準的發展 281
6.1.2 基于智能手機的電梯舒適度監測系統 283
6.1.3 多種運行模式下的電梯舒適度監測與評定 283
6.1.4 不同載重情形下的電梯舒適度監測與評定 286
6.1.5 工程應用 288
6.2 基于音頻分類的螺栓松弛損傷檢測 290
6.2.1 螺栓松弛檢測方法的背景與發展 290
6.2.2 一種新的螺栓松弛檢測方法 292
6.2.3 驗證性實驗 297
6.2.4 單螺栓多分類識別 299
6.2.5 多螺栓多分類識別 300
參考文獻 302
第7章 地震作用下智能手機結構響應監測 305
7.1 當前結構地震監測與評估現狀 305
7.1.1 當前地震響應監測與安全評定研究進展 305
7.1.2 地震響應監測存在的問題與挑戰 308
7.1.3 智能手機在結構地震作用下的可監測參數 308
7.2 框架結構層間位移監測方法研究 309
7.2.1 監測思路 310
7.2.2 兩層框架實驗 311
7.3 地震作用下框架結構監測實驗 314
7.3.1 框架結構模型 314
7.3.2 損傷模擬方法 315
7.3.3 采集設備、傳感器、振動臺綜述 316
7.3.4 傳感器子系統 317
7.3.5 傳感器布置 320
7.4 損傷工況匯總及地震波輸入 322
7.4.1 損傷工況匯總 322
7.4.2 地震波輸入 323
7.5 智能手機與傳統傳感器結構監測響應對比 324
7.5.1 代表工況下加速度響應對比 324
7.5.2 代表工況下頻譜響應對比 329
7.5.3 代表工況下位移響應對比 331
參考文獻 335
第8章 基于手機監測數據的地震作用下結構安全評定 337
8.1 基于手機監測數據與小波包能量法的結構損傷識別 337
8.1.1 小波分析和結構損傷識別 337
8.1.2 小波包分析 343
8.1.3 損傷指標的構建 347
8.1.4 小波包能量分布圖 348
8.2 基于手機監測數據的加速度積分位移方法 351
8.2.1 加速度積分位移時域積分 351
8.2.2 加速度積分位移頻域積分 356
8.2.3 基于其中一層監測位移的積分位移修正方法 358
8.2.4 基于一階模態頻率及截止頻率的積分位移修正方法 366
參考文獻 384
第9章 地震極端情況下的緊急通信與烈度快速評定 387
9.1 E-Explorer應用構建 388
9.2 緊急通信 389
9.2.1 實現原理 389
9.2.2 震后災區的緊急通信 392
9.2.3 緊急通信連接驗證 394
9.2.4 通信距離實驗驗證 396
9.2.5 信息傳輸實驗 397
9.3 烈度快速評定 401
9.3.1 傳統地震損傷調查方法 401
9.3.2 智能手機烈度調查方法 402
9.3.3 問卷調查 403
9.3.4 圖片采集 406
9.3.5 烈度評估 406
9.3.6 網站的建立 409
參考文獻 411
第10章 公眾參與智能手機監測平臺 412
10.1 城市公共安全共享平臺 412
10.1.1 城市公共安全系統框架 412
10.1.2 城市公共安全手機端及應用 414
10.1.3 城市公共安全網站平臺 419
10.1.4 現場實驗及結果分析 421
10.2 長城完整性共享平臺 426
10.2.1 守望長城系統框架 426
10.2.2 守望長城手機端及應用 427
10.2.3 守望長城共享平臺 429
參考文獻 430
前言
第1章 緒論 1
1.1 結構健康監測研究現狀與挑戰 1
1.1.1 結構健康監測與安全評定的研究現狀 1
1.1.2 結構健康監測所面臨的挑戰 5
1.2 智能手機的發展與機遇 6
1.2.1 智能手機的發展 6
1.2.2 智能手機的主要特點 13
1.2.3 智能手機現狀分析 14
1.2.4 智能手機可感知的用戶信息 17
1.2.5 智能手機的應用領域 21
1.2.6 智能手機的發展帶來的機遇 28
1.3 大數據與人工智能的發展 28
1.3.1 大數據的發展、特征及應用案例 28
1.3.2 人工智能與深度學習 31
1.3.3 大數據與人工智能帶來的機遇 33
1.4 智能手機結構健康云監測探索式發展 35
參考文獻 36
第2章 基于智能手機的傳感技術 47
2.1 手機主要傳感器 47
2.1.1 手機傳感器綜述 47
2.1.2 CPU 55
2.1.3 加速度傳感器 61
2.1.4 陀螺儀 64
2.1.5 攝像頭 65
2.1.6 數據傳輸性能 67
2.1.7 數據存儲功能 70
2.2 加速度傳感技術 71
2.2.1 手機加速度采集軟件系統實現 71
2.2.2 振動臺對比實驗驗證 72
2.2.3 不同型號加速度傳感性能對比 74
2.2.4 加速度采集穩定性對比 77
2.3 位移傳感技術 78
2.3.1 基本原理 81
2.3.2 D-Viewer軟件介紹 82
2.3.3 靜態實驗 84
2.3.4 振動臺動態實驗 89
2.4 傾角傳感技術 94
2.4.1 手機傾角采集軟件系統實現 94
2.4.2 實驗室靜態標定實驗 95
2.4.3 實驗室動態標定實驗 96
2.5 外接測試模塊傳感技術 98
2.5.1 外接板結構設計與實現 98
2.5.2 外接板傳感實驗室振動臺驗證 99
2.5.3 外接板傳感實驗室索力實驗驗證 100
2.5.4 外接板傳感現場測試驗證 101
2.6 應變傳感技術 104
2.6.1 MISS方法基本原理 105
2.6.2 MISS方法所用算法 106
2.6.3 MISS傳感器 108
2.6.4 靜態與動態試驗驗證 110
參考文獻 113
第3章 基于智能手機的便捷式橋梁監測與管養 117
3.1 智能手機便捷式橋梁監測系統 117
3.1.1 系統監測內容 117
3.1.2 系統實現 118
3.2 智能手機吊裝監測 119
3.2.1 星海灣跨海大橋介紹 119
3.2.2 系統監測對象及內容 120
3.2.3 系統組成構架 120
3.2.4 邊跨主梁吊裝姿態監測 125
3.2.5 主纜吊機監測 129
3.3 智能手機索力監測技術 133
3.3.1 振動法測索力原理 133
3.3.2 軟件系統介紹 136
3.3.3 Orion-CC軟件介紹 143
3.3.4 網站介紹 149
3.3.5 實驗室索力對比實驗驗證 150
3.3.6 現場工程應用一 155
3.3.7 現場工程應用二 159
3.4 智能手機在結構位移監測中的應用 166
3.4.1 鋼桁橋模型位移監測實驗 166
3.4.2 索橋模型位移監測 169
3.4.3 模擬監測裂縫實驗 181
3.5 視覺索力監測 183
3.5.1 視覺索力監測原理 184
3.5.2 視覺索力監測應用 187
3.6 基于智能手機的橋梁管養系統 189
3.6.1 橋梁管養的現狀與不足 189
3.6.2 基于手機客戶端的橋梁管養軟件設計 191
3.6.3 公眾參與式災后橋梁快速評估 196
參考文獻 201
第4章 基于智能手機的深度學習結構損傷檢測 203
4.1 基于深度學習的相關理論方法 203
4.1.1 深度學習技術的發展 203
4.1.2 深度學習相關理論 205
4.2 混凝土結構裂紋深度學習識別技術 207
4.2.1 混凝土裂紋識別概述 207
4.2.2 訓練用于混凝土裂紋識別的CNN圖片分類器 208
4.3 基于機器視覺的古建筑砌體評定方法 212
4.3.1 基于機器視覺的古建筑砌體評定方法概述 212
4.3.2 基于CNN的古建筑砌體評定方法概述 214
4.3.3 基于Faster R-CNN的古建筑砌體評定方法概述 232
4.3.4 基于智能手機的古建筑砌體評定方法概述 239
4.4 基于機器視覺的路面損傷識別技術 241
4.4.1 基于機器視覺的路面損傷識別方法概述 241
4.4.2 基于MobileNet的路面損傷評定方法 243
參考文獻 251
第5章 基于智能手機的施工安全監測技術 255
5.1 基于智能手機的施工行為識別 255
5.1.1 基于行為的施工安全研究概況 255
5.1.2 基于智能手機的工人行為識別系統設計 257
5.1.3 實驗驗證：安全帶的使用狀態識別 258
5.2 基于智能手機的工人活躍度的狀態識別 268
5.2.1 現場施工安全概況 268
5.2.2 施工活躍度含義及勞動強度分級 270
5.2.3 施工現場工人活躍度采集 272
5.3 基于智能手機的施工過程位移監測 273
5.3.1 基于智能手機的位移監測系統 273
5.3.2 基于智能手機的位移監測系統的現場應用 276
參考文獻 278
第6章 基于智能手機的特種結構安全監測 281
6.1 基于智能手機的電梯舒適度監測與評定 281
6.1.1 電梯舒適度監測及舒適度評價標準的發展 281
6.1.2 基于智能手機的電梯舒適度監測系統 283
6.1.3 多種運行模式下的電梯舒適度監測與評定 283
6.1.4 不同載重情形下的電梯舒適度監測與評定 286
6.1.5 工程應用 288
6.2 基于音頻分類的螺栓松弛損傷檢測 290
6.2.1 螺栓松弛檢測方法的背景與發展 290
6.2.2 一種新的螺栓松弛檢測方法 292
6.2.3 驗證性實驗 297
6.2.4 單螺栓多分類識別 299
6.2.5 多螺栓多分類識別 300
參考文獻 302
第7章 地震作用下智能手機結構響應監測 305
7.1 當前結構地震監測與評估現狀 305
7.1.1 當前地震響應監測與安全評定研究進展 305
7.1.2 地震響應監測存在的問題與挑戰 308
7.1.3 智能手機在結構地震作用下的可監測參數 308
7.2 框架結構層間位移監測方法研究 309
7.2.1 監測思路 310
7.2.2 兩層框架實驗 311
7.3 地震作用下框架結構監測實驗 314
7.3.1 框架結構模型 314
7.3.2 損傷模擬方法 315
7.3.3 采集設備、傳感器、振動臺綜述 316
7.3.4 傳感器子系統 317
7.3.5 傳感器布置 320
7.4 損傷工況匯總及地震波輸入 322
7.4.1 損傷工況匯總 322
7.4.2 地震波輸入 323
7.5 智能手機與傳統傳感器結構監測響應對比 324
7.5.1 代表工況下加速度響應對比 324
7.5.2 代表工況下頻譜響應對比 329
7.5.3 代表工況下位移響應對比 331
參考文獻 335
第8章 基于手機監測數據的地震作用下結構安全評定 337
8.1 基于手機監測數據與小波包能量法的結構損傷識別 337
8.1.1 小波分析和結構損傷識別 337
8.1.2 小波包分析 343
8.1.3 損傷指標的構建 347
8.1.4 小波包能量分布圖 348
8.2 基于手機監測數據的加速度積分位移方法 351
8.2.1 加速度積分位移時域積分 351
8.2.2 加速度積分位移頻域積分 356
8.2.3 基于其中一層監測位移的積分位移修正方法 358
8.2.4 基于一階模態頻率及截止頻率的積分位移修正方法 366
參考文獻 384
第9章 地震極端情況下的緊急通信與烈度快速評定 387
9.1 E-Explorer應用構建 388
9.2 緊急通信 389
9.2.1 實現原理 389
9.2.2 震后災區的緊急通信 392
9.2.3 緊急通信連接驗證 394
9.2.4 通信距離實驗驗證 396
9.2.5 信息傳輸實驗 397
9.3 烈度快速評定 401
9.3.1 傳統地震損傷調查方法 401
9.3.2 智能手機烈度調查方法 402
9.3.3 問卷調查 403
9.3.4 圖片采集 406
9.3.5 烈度評估 406
9.3.6 網站的建立 409
參考文獻 411
第10章 公眾參與智能手機監測平臺 412
10.1 城市公共安全共享平臺 412
10.1.1 城市公共安全系統框架 412
10.1.2 城市公共安全手機端及應用 414
10.1.3 城市公共安全網站平臺 419
10.1.4 現場實驗及結果分析 421
10.2 長城完整性共享平臺 426
10.2.1 守望長城系統框架 426
10.2.2 守望長城手機端及應用 427
10.2.3 守望長城共享平臺 429
參考文獻 430
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結構智能手機云監測 節選
第1章 緒 論 1.1 結構健康監測研究現狀與挑戰 1.1.1 結構健康監測與安全評定的研究現狀 1. 結構健康監測的意義 我國是世界上自然災害較嚴重的少數國家之一，民政部、國家減災委員會會同工業和信息化部、國土資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部、水利部、農業部、衛生計生委、統計局、林業局、地震局、氣象局、保監會、海洋局、中央軍委聯合參謀部、中央軍委政治工作部、中國紅十字會總會、中國鐵路總公司等部門對2016年全國自然災害情況進行了會商分析。經核定，2016年，我國自然災害以洪澇、臺風、風雹和地質災害為主，旱災、地震、低溫冷凍、雪災和森林火災等災害也均有不同程度發生。各類自然災害共造成全國近1.9億人次受災，1432人因災死亡，274人失蹤，1608人因災住院治療，910.1萬人次緊急轉移安置，353.8萬人次需緊急生活救助；52.1萬間房屋倒塌，334萬間不同程度損壞；農作物受災面積2622萬公頃，其中絕收290萬公頃；直接經濟損失5032.9億元。總地來看，2016年災情與“十二五”時期均值相比基本持平（因災死亡失蹤人口、直接經濟損失分別增加11%、31%，受災人口、倒塌房屋數量分別減少39%、24%），與2015年相比明顯偏重[1]。 根據2007～2016年的數據分析[2]，每年因自然災害造成的直接經濟損失高達4500億元。其中有幾年相對損失較大，2008年的經濟損失*嚴重，主要是由于兩次重大災害事件，南方雪災和汶川地震；2010年干旱特別嚴重，造成巨大的農業損失；2012年是臺風的重災年，僅7月份一個月就有文森特、蘇拉和海葵三個超級臺風登陸中國東部海岸；2013年的雅安地震，同年伴隨著一個CAT4的超級臺風菲特，席卷了中國東部海岸并帶來短時間的巨量降水；2016年是洪水大災年，特別是湖南和湖北省長江中游地區洪澇災害嚴重，導致短時間大量的降水，造成河流泛濫，并在城市和農村地區形成長時間的淹水。以2008年為例，年初我國南方雪災，造成了巨大的損失，死亡129人，失蹤4人，緊急轉移安置166萬人，房屋倒塌48.5萬間，損壞168.6萬間；農作物受災面積高達11.8萬平方公里，因災直接經濟損失達1516.5億元[3]。2008年5月12號，四川汶川發生8.0級地震，地震造成受災總面積約50萬平方公里，受災群眾4625萬人，死亡69227人，失蹤17923人，房屋建筑大量倒塌損壞，基礎設施大面積被損毀，工農業生產和生態環境都受到嚴重影響，直接經濟損失高達8451億元[4]。在經濟損失中，民房和城市居民住房的損失比例*大，占到總損失的27.4%；醫院、學校以及非住宅用房的損失占到總損失的20.4%；另外還有道路、橋梁等的損失，占到總損失的21.9%，由此可以看出，70%以上的損失是由這三方面基礎設施的破壞造成的[5]。所以，土木工程基礎設施的安全是減少經濟損失以及確保生命安全的重要保證。我國正處于新型城鎮化和工業化快速發展時期，基本建設投資占國民生產總值的比例逐漸上升[6]。大批重大基礎設施如大跨橋梁結構、高層建筑結構、大垮空間結構、大壩結構、海洋平臺結構、核電站結構等已完成建設或正在建設。這些大型土木交通水利工程的設計壽命長達數十年、上百年。在它們的漫長服役周期內，環境侵蝕、日常服役荷載甚至超載導致結構的性能逐漸發生退化，且隨時可能遭受地震、臺風、雪災等極端自然災害的侵襲。因此，為了盡可能地減少自然災害給基礎設施帶來的影響，減小經濟損失和人員傷亡，土木工程結構的安全、耐久性與健康是近年來土木基礎設施研究領域中非常值得關注的一個方面。 結構破壞之前，能夠對其進行長期在線的健康監測，確保使用壽命周期內的安全是減少災害很重要的方法[7]。結構健康監測可以在一定程度上減少周期性的檢測，并能比較準確地確定結構的損傷程度，同時，還能對結構的剩余壽命和結構的加固改造做出更好的評價[8]。 若能在災難到來之前對結構的安全性進行預測和評估，將會在很大程度上減少損失。災難發生后，結構會發生一定的損傷，若能及時地識別嚴重損傷，并做出相應決策，也會在一定程度上減少人員傷亡。像在地震造成的災難中，造成重大損失的不只是主震，有時余震的發生才會導致*具毀滅性的破壞。例如，在1994年的Northridge地震和1995年的日本神戶地震中，一些建筑物在遭遇主震后，并沒有立即倒塌，也沒有造成很嚴重的人員傷亡，但結構的損傷卻未能及時發現，以致在后來的余震中倒塌導致損傷慘重[9]。又如我國臺灣1999年9 21大地震，在大地震發生當日余震相當多，影響*大的一次是不到一小時后的凌晨02:16，里氏震級高達6.8級，這場緊接在7.3級主震之后的余震是造成9 21大地震中房屋毀損比其他地震要多的主因。接著是9月22日早上08:14，里氏震級高達6.8級，以及9月26日早上07:15，里氏震級也達6.8級，甚至更為嚴重的是，在2000年6月11日凌晨02:23發生的強烈地震，亦屬于9 21大地震的余震，里氏震級達到6.7級。這些余震對一些建筑物造成的破壞是摧毀性的，所以主震后對結構進行及時的監測也是十分必要的。 總之，對結構進行健康監測和安全診斷，及時發現結構損傷，對可能出現的災害進行預測，評估結構安全性并及時給予人類指導遠離可能帶來的災難，將會在很大程度上減少財產損失和人員傷亡，一個完善的結構健康監測系統對保證人民經濟和財政安全具有重大意義。 2. 結構健康監測研究現狀 結構健康監測技術*早起源于航空航天領域，*初的目的主要是進行結構的荷載監測[10-13]。但直到20世紀90年代初，美國提出智能材料與智能結構研究領域，在世界范圍內快速興起了自感知智能結構的研究，由此標志著結構健康監測的誕生[14]。 結構健康監測（structural health monitoring，SHM）指利用現場的無損傳感技術來探測結構響應，并通過對包括結構響應在內的結構系統特性進行分析，來評價結構損傷的嚴重性以及確定損傷位置，達到檢測結構損傷或退化的目的[15]。結構健康監測可以說是“用*少的人力實現對結構自動、連續的監測和觀察”，結構健康監測的過程主要是，通過一系列的傳感器得到動力響應測量值，從這些測量值中抽取一些對損傷敏感的特征因子，并分析這些特征因子，從而獲得結構當前的健康狀況。對于長期的健康監測，系統得到的是有關結構在運行環境中的老化和退化導致的完成預期功能變化的實時信息[16，17]。 一個完整的結構健康監測系統主要包括以下幾個子系統[18-20]：傳感器子系統、數據采集子系統、信號傳輸與存儲子系統、數據處理與分析子系統和結構性能評估子系統，如圖1-1-1所示。傳感器子系統是結構健康監測系統的基石；數據采集子系統是橋梁，采集各類傳感器得到結構的響應數據，如加速度傳感器、陀螺儀、應變計、溫度傳感器等；然后采集到的數據通過傳輸系統傳輸并存儲到所建立的數據庫；隨后利用觀測數據對所測量結構進行分析和反演，進而進行結構的損傷識別與性能評價。 圖1-1-1 結構健康監測系統 健康監測系統的成本較高，國內大部分還是安裝在一些大跨橋上。例如上海的徐浦大橋就安裝了一套結構健康監測系統，其主要針對溫度、車輛荷載、應變、撓度、斜拉索振動、主梁振動六個方面建立了監測子系統[21]。香港汲水門大橋上安裝的監測系統包括270多個各種類型的傳感器、數據采集和管理設備，用來監測橋梁的健康狀態[22]。Ting Kau大橋也安裝了類似的結構健康監測系統[23]。廣州的虎門大橋上布置了應變監測數據處理系統[24]和三維位移實時動態監測系統[25]，對橋的振動和應力進行監測[26]。在江陰長江大橋[27]、山東濱州黃河大橋[28，29]、南京長江大橋[30]、南京長江二橋[31]等結構上也做了結構健康監測方面的研究。除了橋梁結構，在超高層建筑結構中也有一些應用，但是并不如橋梁結構那么廣泛，汪菁在深圳市民大廈的屋頂部分安裝了一套健康監測系統[32]，該系統由結構分析子系統和傳感器子系統組成。賀映候等以深圳平安金融中心為平臺，設計集成了對施工階段進行監控的結構健康監測系統[33]。另外在深圳地王大廈[34]、上海金茂大廈和杭州市民中心[35]等超高層建筑結構上也做了健康監測方面的研究和應用。 國際方面，許多國家和地區從20世紀80年代就已開始涉足健康監測領域[36-38]，迄今為止已做了大量的研究和應用，不再單純是橋梁結構，已經擴大到高層建筑、大型混凝土工程等復雜系統的監測上。如英國在20世紀80年代后期已經開始研制并在大型橋梁上安裝了監測儀器，比較典型的是在總長552m的Foyle大橋上布置了各種傳感器來監測大橋的應變、撓度和振動等響應，該系統是安裝*早的比較完整的健康監測系統之一[39]。美國于20世紀80年代中后期開始在橋梁上布設監測傳感器，佛羅里達州的Sunshine Skyway橋上就安裝了500多個傳感器用來監測[40]。美國約翰斯 霍普金斯大學對兩座大型斜拉索橋在風雨環境激勵作用下，進行了長期的振動監測。日本在一棟高層結構上安裝了健康監測系統[41]，該建筑物安裝了阻尼緩沖板，并在經過一次較大規模地震后增設光纖布拉格光柵（fiber Bragg grating，FBG）傳感器，用來監測建筑物的地震反應和結構的完整性，且實測結果表明系統工作良好。德國在柏林萊特火車站大樓上安裝了一套結構健康監測系統[42]。德國的Schwesinger等[43]利用特制卡車測試了250多座混凝土橋，從2001年3月開始，使用可達150噸載重的測試卡車對多座混凝土橋進行測試，方便靈活。意大利的土木工程師在一個教堂安裝了結構健康監測系統[44]，該教堂是一個重要的歷史文化遺產，故需要進行長期的監測。瑞士的土木工程師在Siggenthal橋的建設過程中安裝了一套健康監測系統[45]，采用了58個光纖應變傳感器、8 個溫度傳感器和2個傾角儀，用以監測建設過程中以及以后使用過程中的變形、位移和屈曲情況。美國的Mooney等[46]針對振動板對壓實土壤的作用，研究了該作用下的健康監測系統。Yuan等[47]研究了輕軌架空水泥結構的監測，完成了在不同的天氣情況下、8個軌段在不同荷載情況下的在線監視。丹麥對總長為1726m的Faroe跨海大橋進行施工及通車首年的監測，旨在監測關鍵參數，監測施工危險階段并獲取維護系統所需的橋梁健康記錄，他們還在主跨為1624m的Great Belt East懸索橋上嘗試分開處理極端記錄與正常記錄，以期減少數據存儲[23]。英國的Flintshire獨塔斜拉橋[48]和加拿大的Confederation橋[49]也是布設有結構健康監測系統的典型橋梁。此外，泰國與韓國目前也在橋梁上安裝了永久性的實時監測報警設備。 雖然結構健康監測系統已得到了十足的發展，但是為了保證系統的正常運行，一般需要昂貴的造價以及較多的專業人員安裝和維護。例如，高層結構上安裝的結構健康監測系統每一個通道耗資超過5000美元[50]。整個系統的耗資造價以線性關系增長，例如香港青馬大橋安裝了超過350個傳感通道，造價極其高昂[51]。健康監測系統的高造價不只是在土木工程結構方面，在航天、船舶或者其他大型結構方面的健康監測系統造價也是相當昂貴[52]。 1.1.2 結構健康監測所面臨的挑戰 當面對重大自然災害或是應急的監測時，盡*大努力保證生命安全，減少人員傷亡便成為*大的目標，然而人們面對突如其來的災害的時候往往會無所適從[53]，而且災害后人們所關心的住所、公共設施等安全性也不能及時準確地掌握。通常，關于防災減災方面的監測與評估均在國家相關部門掌握，不能夠給予大眾快速的指導，而且客觀條件的影響使人們自身無法參與到防災減災的行動中來，無法在災害發生后進行自救。如果能在災害發生后及時尋找生命信號進行營救或者調動起有生命存在的人進行自救，將會減少很多的
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