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包郵 端邊云協(xié)同數(shù)字孿生水閘研究
作者：方衛(wèi)華[等]著
開(kāi)本：
24cm
頁(yè)數(shù)：
284頁(yè)
本類(lèi)榜單：工業(yè)技術(shù)銷(xiāo)量榜
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端邊云協(xié)同數(shù)字孿生水閘研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787563078165
- 條形碼：9787563078165 ; 978-7-5630-7816-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
端邊云協(xié)同數(shù)字孿生水閘研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)采用動(dòng)靜一體化自適應(yīng)感知技術(shù)、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)隨機(jī)分析方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)水工結(jié)構(gòu)(含金屬結(jié)構(gòu))的敏感要素感知、微弱信號(hào)提取、異常先兆提取。根據(jù)計(jì)算機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，搭建邊緣計(jì)算、云計(jì)算和混合計(jì)算的數(shù)據(jù)深度融合模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工程狀態(tài)的在線判別。全書(shū)分為6章，分別為數(shù)字孿生水閘總體框架、水閘監(jiān)測(cè)與感知網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)預(yù)處理及分析方法、結(jié)構(gòu)靜動(dòng)態(tài)失穩(wěn)準(zhǔn)則分析、時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析方法及其特征分析、典型平臺(tái)特征分析。
端邊云協(xié)同數(shù)字孿生水閘研究 目錄
**章 數(shù)字孿生水閘總體框架
1.1 概述
1.1.1 基本概念
1.1.2 相關(guān)研究
1.2 水利領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)展
1.2.1 國(guó)外進(jìn)展
1.2.2 國(guó)內(nèi)進(jìn)展
1.2.3 國(guó)內(nèi)試點(diǎn)
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.3.1 建設(shè)目的與總體構(gòu)架
1.3.2 數(shù)據(jù)底板建設(shè)及信息感知
1.3.3 多源異構(gòu)混合驅(qū)動(dòng)建模和解譯
1.3.4 成果展現(xiàn)可視化與人機(jī)交互
1.4 總體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
1.4.1 總體架構(gòu)
1.4.2 關(guān)鍵技術(shù)
1.4.3 數(shù)據(jù)流程
第二章 水閘監(jiān)測(cè)與感知網(wǎng)絡(luò)
2.1 運(yùn)行環(huán)境及水文監(jiān)測(cè)
2.1.1 激光測(cè)風(fēng)
2.1.2 雷達(dá)測(cè)雨
2.1.3 水位監(jiān)測(cè)
2.1.4 水質(zhì)監(jiān)測(cè)
2.1.5 流速流量監(jiān)測(cè)
2.2 混凝土結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.2.1 內(nèi)部溫度及應(yīng)變監(jiān)測(cè)
2.2.2 位移監(jiān)測(cè)
2.2.3 滲流監(jiān)測(cè)
2.2.4 混凝土碳化及剝蝕檢測(cè)
2.2.5 振動(dòng)監(jiān)測(cè)
2.3 巖土結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.3.1 護(hù)坡監(jiān)測(cè)
2.3.2 強(qiáng)震監(jiān)測(cè)
2.3.3 滲漏監(jiān)測(cè)
2.3.4 土壓力監(jiān)測(cè)
2.3.5 地下缺陷監(jiān)測(cè)
2.4 閘門(mén)金屬結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.4.1 閘門(mén)安全監(jiān)測(cè)
2.4.2 啟閉機(jī)安全監(jiān)測(cè)
2.5 閘門(mén)機(jī)電設(shè)備監(jiān)測(cè)
2.5.1 電機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)
2.5.2 電機(jī)溫度監(jiān)測(cè)
2.5.3 其他機(jī)電設(shè)備
2.6 智能傳感器特征分析
2.6.1 智能傳感器的結(jié)構(gòu)組成
2.6.2 智能傳感器的功能
2.6.3 智能傳感器的特點(diǎn)
2.6.4 主要智能傳感器
2.6.5 存在問(wèn)題
2.7 水閘安全監(jiān)測(cè)智能組網(wǎng)
2.7.1 超短波組網(wǎng)
2.7.2 無(wú)線網(wǎng)橋組網(wǎng)
2.7.3 ZigBee組網(wǎng)
2.7.4 LoRa組網(wǎng)
2.7.5 蜂窩公網(wǎng)
2.7.6 窄帶物聯(lián)網(wǎng)N昏IoT
2.7.7 混合組網(wǎng)
2.8 水閘安全監(jiān)測(cè)平臺(tái)構(gòu)建
2.8.1 典型架構(gòu)
2.8.2 邊一端數(shù)據(jù)傳輸
2.8.3 云一邊數(shù)據(jù)傳輸
第三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及分析方法
3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)誤差識(shí)別要求與方法
3.1.1 邏輯判別法
3.1.2 統(tǒng)計(jì)判別法
3.1.3 監(jiān)控模型判別法
3.1.4 基于圖像的粗差識(shí)別法
3.1.5 人工智能方法
3.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)誤差識(shí)別要求與方法
3.2.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
3.2.2 模式與模式識(shí)別
3.2.3 模式識(shí)別的特點(diǎn)
3.2.4 模式識(shí)別的主要方法
3.2.5 異常檢測(cè)典型算法
3.2.6 模式識(shí)別的應(yīng)用和發(fā)展
3.3 異常數(shù)據(jù)判別的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)
3.3.1 異常值處理方法
3.3.2 異常值判別處理計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)
3.4 本章小結(jié)
第四章 結(jié)構(gòu)靜動(dòng)態(tài)失穩(wěn)準(zhǔn)則分析
4.1 基本概念
4.1.1 屈服準(zhǔn)則
4.1.2 屈服曲線的性質(zhì)
4.2 靜力失穩(wěn)準(zhǔn)則
4.2.1 強(qiáng)度破壞準(zhǔn)則
4.2.2 斷裂準(zhǔn)則
4.3 動(dòng)力失穩(wěn)準(zhǔn)則
4.3.1 動(dòng)力穩(wěn)定性問(wèn)題
4.3.2 結(jié)構(gòu)動(dòng)力穩(wěn)定性判定準(zhǔn)則
4.3.3 結(jié)構(gòu)動(dòng)力分析的基本理論
4.3.4 結(jié)構(gòu)動(dòng)力的研究方法
4.4 水閘有限元?jiǎng)恿Ψ治?br /> 4.4.1 結(jié)構(gòu)動(dòng)力計(jì)算假定、參數(shù)確定
4.4.2 模態(tài)分析理論基礎(chǔ)
4.5 本章小結(jié)
第五章 時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析方法及其特征分析
5.1 趨勢(shì)分析、周期分析和突變分析
5.1.1 趨勢(shì)分析
5.1.2 周期分析
5.1.3 突變分析
S.2 小波變換與小波包變換
5.2.1 小波變換
5.2.2 小波包變換
5.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與變分模態(tài)分解
5.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
5.3.2 變分模態(tài)分解
5.4 希爾伯特-黃變換
5.4.1 概述
5.4.2 希爾伯特-黃變換基本原理
5.4.3 希爾伯特-黃變換的端點(diǎn)效應(yīng)
5.5 回歸分析
‘5.5.1 回歸分析法
5.5.2 逐步回歸分析法
5.5.3 邏輯回歸
5.6 隨機(jī)森林
5.6.1 決策樹(shù)
5.6.2 隨機(jī)森林算法的優(yōu)缺點(diǎn)
5.7 人工智能
5.7.1 時(shí)間序列分析中的人工智能模型基本原理
5.7.2 基于各類(lèi)模型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析
5.7.3 模型對(duì)比與選擇
5.8 深度學(xué)習(xí)理論分析
5.8.1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
5.8.2 深度學(xué)習(xí)研究的新進(jìn)展
第六章 典型平臺(tái)特征分析
6.1 云計(jì)算及其平臺(tái)
6.1.1 研究進(jìn)展
6.1.2 典型架構(gòu)
6.1.3 典型部署及特點(diǎn)
6.1.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.1.5 應(yīng)用情況
6.1.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.2 霧計(jì)算及其平臺(tái)
6.2.1 研究進(jìn)展
6.2.2 典型架構(gòu)
6.2.3 典型部署及特點(diǎn)
6.2.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.2.5 應(yīng)用情況
6.2.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.3 邊緣計(jì)算及其平臺(tái)
6.3.1 研究進(jìn)展
6.3.2 典型架構(gòu)
6.3.3 典型部署及特點(diǎn)
6.3.4 主流軟硬件
6.3.5 關(guān)鍵技術(shù)
6.3.6 應(yīng)用情況
6.3.7 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.4 云-邊-端協(xié)同系統(tǒng)及其架構(gòu)
6.4.1 研究進(jìn)展
6.4.2 典型架構(gòu)
6.4.3 典型部署及特點(diǎn)
6.4.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.4.5 應(yīng)用情況
6.4.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.5
1.1 概述
1.1.1 基本概念
1.1.2 相關(guān)研究
1.2 水利領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)展
1.2.1 國(guó)外進(jìn)展
1.2.2 國(guó)內(nèi)進(jìn)展
1.2.3 國(guó)內(nèi)試點(diǎn)
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.3.1 建設(shè)目的與總體構(gòu)架
1.3.2 數(shù)據(jù)底板建設(shè)及信息感知
1.3.3 多源異構(gòu)混合驅(qū)動(dòng)建模和解譯
1.3.4 成果展現(xiàn)可視化與人機(jī)交互
1.4 總體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
1.4.1 總體架構(gòu)
1.4.2 關(guān)鍵技術(shù)
1.4.3 數(shù)據(jù)流程
第二章 水閘監(jiān)測(cè)與感知網(wǎng)絡(luò)
2.1 運(yùn)行環(huán)境及水文監(jiān)測(cè)
2.1.1 激光測(cè)風(fēng)
2.1.2 雷達(dá)測(cè)雨
2.1.3 水位監(jiān)測(cè)
2.1.4 水質(zhì)監(jiān)測(cè)
2.1.5 流速流量監(jiān)測(cè)
2.2 混凝土結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.2.1 內(nèi)部溫度及應(yīng)變監(jiān)測(cè)
2.2.2 位移監(jiān)測(cè)
2.2.3 滲流監(jiān)測(cè)
2.2.4 混凝土碳化及剝蝕檢測(cè)
2.2.5 振動(dòng)監(jiān)測(cè)
2.3 巖土結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.3.1 護(hù)坡監(jiān)測(cè)
2.3.2 強(qiáng)震監(jiān)測(cè)
2.3.3 滲漏監(jiān)測(cè)
2.3.4 土壓力監(jiān)測(cè)
2.3.5 地下缺陷監(jiān)測(cè)
2.4 閘門(mén)金屬結(jié)構(gòu)響應(yīng)監(jiān)測(cè)
2.4.1 閘門(mén)安全監(jiān)測(cè)
2.4.2 啟閉機(jī)安全監(jiān)測(cè)
2.5 閘門(mén)機(jī)電設(shè)備監(jiān)測(cè)
2.5.1 電機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)
2.5.2 電機(jī)溫度監(jiān)測(cè)
2.5.3 其他機(jī)電設(shè)備
2.6 智能傳感器特征分析
2.6.1 智能傳感器的結(jié)構(gòu)組成
2.6.2 智能傳感器的功能
2.6.3 智能傳感器的特點(diǎn)
2.6.4 主要智能傳感器
2.6.5 存在問(wèn)題
2.7 水閘安全監(jiān)測(cè)智能組網(wǎng)
2.7.1 超短波組網(wǎng)
2.7.2 無(wú)線網(wǎng)橋組網(wǎng)
2.7.3 ZigBee組網(wǎng)
2.7.4 LoRa組網(wǎng)
2.7.5 蜂窩公網(wǎng)
2.7.6 窄帶物聯(lián)網(wǎng)N昏IoT
2.7.7 混合組網(wǎng)
2.8 水閘安全監(jiān)測(cè)平臺(tái)構(gòu)建
2.8.1 典型架構(gòu)
2.8.2 邊一端數(shù)據(jù)傳輸
2.8.3 云一邊數(shù)據(jù)傳輸
第三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及分析方法
3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)誤差識(shí)別要求與方法
3.1.1 邏輯判別法
3.1.2 統(tǒng)計(jì)判別法
3.1.3 監(jiān)控模型判別法
3.1.4 基于圖像的粗差識(shí)別法
3.1.5 人工智能方法
3.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)誤差識(shí)別要求與方法
3.2.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
3.2.2 模式與模式識(shí)別
3.2.3 模式識(shí)別的特點(diǎn)
3.2.4 模式識(shí)別的主要方法
3.2.5 異常檢測(cè)典型算法
3.2.6 模式識(shí)別的應(yīng)用和發(fā)展
3.3 異常數(shù)據(jù)判別的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)
3.3.1 異常值處理方法
3.3.2 異常值判別處理計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)
3.4 本章小結(jié)
第四章 結(jié)構(gòu)靜動(dòng)態(tài)失穩(wěn)準(zhǔn)則分析
4.1 基本概念
4.1.1 屈服準(zhǔn)則
4.1.2 屈服曲線的性質(zhì)
4.2 靜力失穩(wěn)準(zhǔn)則
4.2.1 強(qiáng)度破壞準(zhǔn)則
4.2.2 斷裂準(zhǔn)則
4.3 動(dòng)力失穩(wěn)準(zhǔn)則
4.3.1 動(dòng)力穩(wěn)定性問(wèn)題
4.3.2 結(jié)構(gòu)動(dòng)力穩(wěn)定性判定準(zhǔn)則
4.3.3 結(jié)構(gòu)動(dòng)力分析的基本理論
4.3.4 結(jié)構(gòu)動(dòng)力的研究方法
4.4 水閘有限元?jiǎng)恿Ψ治?br /> 4.4.1 結(jié)構(gòu)動(dòng)力計(jì)算假定、參數(shù)確定
4.4.2 模態(tài)分析理論基礎(chǔ)
4.5 本章小結(jié)
第五章 時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析方法及其特征分析
5.1 趨勢(shì)分析、周期分析和突變分析
5.1.1 趨勢(shì)分析
5.1.2 周期分析
5.1.3 突變分析
S.2 小波變換與小波包變換
5.2.1 小波變換
5.2.2 小波包變換
5.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與變分模態(tài)分解
5.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
5.3.2 變分模態(tài)分解
5.4 希爾伯特-黃變換
5.4.1 概述
5.4.2 希爾伯特-黃變換基本原理
5.4.3 希爾伯特-黃變換的端點(diǎn)效應(yīng)
5.5 回歸分析
‘5.5.1 回歸分析法
5.5.2 逐步回歸分析法
5.5.3 邏輯回歸
5.6 隨機(jī)森林
5.6.1 決策樹(shù)
5.6.2 隨機(jī)森林算法的優(yōu)缺點(diǎn)
5.7 人工智能
5.7.1 時(shí)間序列分析中的人工智能模型基本原理
5.7.2 基于各類(lèi)模型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析
5.7.3 模型對(duì)比與選擇
5.8 深度學(xué)習(xí)理論分析
5.8.1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
5.8.2 深度學(xué)習(xí)研究的新進(jìn)展
第六章 典型平臺(tái)特征分析
6.1 云計(jì)算及其平臺(tái)
6.1.1 研究進(jìn)展
6.1.2 典型架構(gòu)
6.1.3 典型部署及特點(diǎn)
6.1.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.1.5 應(yīng)用情況
6.1.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.2 霧計(jì)算及其平臺(tái)
6.2.1 研究進(jìn)展
6.2.2 典型架構(gòu)
6.2.3 典型部署及特點(diǎn)
6.2.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.2.5 應(yīng)用情況
6.2.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.3 邊緣計(jì)算及其平臺(tái)
6.3.1 研究進(jìn)展
6.3.2 典型架構(gòu)
6.3.3 典型部署及特點(diǎn)
6.3.4 主流軟硬件
6.3.5 關(guān)鍵技術(shù)
6.3.6 應(yīng)用情況
6.3.7 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.4 云-邊-端協(xié)同系統(tǒng)及其架構(gòu)
6.4.1 研究進(jìn)展
6.4.2 典型架構(gòu)
6.4.3 典型部署及特點(diǎn)
6.4.4 關(guān)鍵技術(shù)
6.4.5 應(yīng)用情況
6.4.6 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
6.5
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