橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用
橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測是典型的“土木工程 + 信息科學(xué)”多學(xué)科交叉研究與工程實踐領(lǐng)域!稑蛄航Y(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用》從信息技術(shù)視角,闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域所取得的成果,包括橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估、公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)云平臺、橋梁結(jié)構(gòu)智能管養(yǎng)領(lǐng)域知識圖譜等!稑蛄航Y(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用》旨在引領(lǐng)更多具有信息技術(shù)學(xué)科背景的科技人員進入橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域,以期彌補目前此類著作主要適用于土木工程學(xué)科背景人員的缺憾。
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目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的背景及意義 1
1.2 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測存在的問題 3
1.3 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測發(fā)展方向 5
1.3.1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測 5
1.3.2 橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別模型的遷移學(xué)習(xí) 6
1.3.3 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建與智能服務(wù) 6
參考文獻 7
第2章 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測總覽 8
2.1 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究 8
2.1.1 梁式橋主要病害 8
2.1.2 拱式橋主要病害 11
2.1.3 剛架橋主要病害 12
2.1.4 懸索橋主要病害 13
2.2 橋梁結(jié)構(gòu)評估方法 13
2.3 基于物理模型的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究 16
2.3.1 有限元建模 16
2.3.2 模型修正 18
2.3.3 系統(tǒng)參數(shù)反演 20
2.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究 21
2.4.1 數(shù)據(jù)采集 21
2.4.2 數(shù)據(jù)存儲 24
2.4.3 數(shù)據(jù)處理 26
2.4.4 數(shù)據(jù)分析方法 29
參考文獻 31
第3章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應(yīng)用 33
3.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 33
3.1.1 神經(jīng)元模型 33
3.1.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 35
3.1.3 深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型 37
3.2 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建 39
3.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用性分析 39
3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 40
3.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 43
3.3 應(yīng)用案例 48
3.3.1 案例數(shù)據(jù)介紹 48
3.3.2 監(jiān)測性能評估 54
3.3.3 多模型的對比分析 55
參考文獻 57
第4章 融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應(yīng)用 59
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合 59
4.1.1 數(shù)據(jù)級融合 59
4.1.2 特征級融合 60
4.1.3 決策級融合 60
4.2 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建 61
4.2.1 融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 61
4.2.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)與多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型 65
4.2.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型 66
4.3 應(yīng)用案例 67
4.3.1 案例模型介紹 67
4.3.2 采集數(shù)據(jù)分析處理 69
4.3.3 融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對比分析 70
參考文獻 72
第5章 自然語言處理技術(shù)在橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用 74
5.1 自然語言處理 74
5.1.1 命名實體識別 75
5.1.2 實體關(guān)系抽取 77
5.1.3 機器閱讀理解 78
5.2 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域文本語料庫構(gòu)建 80
5.2.1 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域文本特性分析 80
5.2.2 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域命名實體識別語料庫構(gòu)建 84
5.2.3 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系抽取語料庫構(gòu)建 93
5.2.4 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域問答數(shù)據(jù)構(gòu)建 95
5.3 應(yīng)用案例 98
5.3.1 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域命名實體識別 98
5.3.2 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系抽取 106
5.3.3 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域抽取式問答 112
參考文獻 118
第6章 知識圖譜技術(shù)在橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用 120
6.1 知識圖譜技術(shù) 120
6.1.1 知識抽取 121
6.1.2 知識表示 122
6.1.3 知識融合 123
6.1.4 知識存儲 124
6.2 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建 125
6.2.1 橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域知識圖譜特性分析 126
6.2.2 橋梁管養(yǎng)知識圖譜語義模式層 127
6.2.3 橋梁管養(yǎng)知識圖譜實例數(shù)據(jù)層 134
6.3 橋梁管養(yǎng)知識圖譜原型及應(yīng)用 137
6.3.1 橋梁管養(yǎng)知識圖譜原型 137
6.3.2 領(lǐng)域知識圖譜智能交互 139
6.3.3 領(lǐng)域知識圖譜問答系統(tǒng) 143
參考文獻 147
第7章 公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)云平臺 149
7.1 公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)背景 149
7.2 公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)云平臺技術(shù)架構(gòu) 150
7.2.1 平臺總體設(shè)計 150
7.2.2 平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù) 153
7.3 公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)云平臺子系統(tǒng)研發(fā)工程 158
7.3.1 橋梁管養(yǎng)綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng) 158
7.3.2 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)可視化展示系統(tǒng) 160
7.3.3 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析與服務(wù)系統(tǒng) 161
7.3.4 智能巡檢養(yǎng)護終端 162
參考文獻 163