中国科技核心期刊
RCCSE中国核心学术期刊
JST China收录期刊
中国建筑科学领域高质量科技期刊分级目录

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

土木工程智能化监测评估系统的理论研究及应用

张兴斌 杨昕光 潘蓉 冯长中 朱建国 张忠

张兴斌, 杨昕光, 潘蓉, 冯长中, 朱建国, 张忠. 土木工程智能化监测评估系统的理论研究及应用[J]. 工业建筑, 2021, 51(12): 102-106. doi: 10.13204/j.gyjzG21102024
引用本文: 张兴斌, 杨昕光, 潘蓉, 冯长中, 朱建国, 张忠. 土木工程智能化监测评估系统的理论研究及应用[J]. 工业建筑, 2021, 51(12): 102-106. doi: 10.13204/j.gyjzG21102024
ZHANG Xingbin, YANG Xinguang, PAN Rong, FENG Zhangzhong, ZHU Jianguo, ZHANG Zhong. THEORETICAL RESEARCH AND APPLICATION OF THE INTELLIGENT MONITORING AND EVALUATION SYSTEM IN CIVIL ENGINEERING[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2021, 51(12): 102-106. doi: 10.13204/j.gyjzG21102024
Citation: ZHANG Xingbin, YANG Xinguang, PAN Rong, FENG Zhangzhong, ZHU Jianguo, ZHANG Zhong. THEORETICAL RESEARCH AND APPLICATION OF THE INTELLIGENT MONITORING AND EVALUATION SYSTEM IN CIVIL ENGINEERING[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2021, 51(12): 102-106. doi: 10.13204/j.gyjzG21102024

土木工程智能化监测评估系统的理论研究及应用

doi: 10.13204/j.gyjzG21102024
详细信息
    作者简介:

    张兴斌,男,1967年出生,教授级高级工程师。

    通讯作者:

    杨昕光,男,1983年出生,博士后,高级工程师,yyfreshman@163.com。

THEORETICAL RESEARCH AND APPLICATION OF THE INTELLIGENT MONITORING AND EVALUATION SYSTEM IN CIVIL ENGINEERING

  • 摘要: 实现土木工程的智能监测和评估是一项复杂的涉及多理论与技术交叉的系统工程。提出了一种土木工程结构智能监测与评估系统,可为核电厂房、大跨桥梁、工业建筑等大型土木工程、基础公共设施的安全运行与科学管理提供技术支持。该系统主要有监测系统、计算及评估系统、可视化系统组成,主要功能为对工程结构进行实时、有效的监测,并对监测数据进行处理、分析,同时根据结构的具体特点,借助数字映像技术和快速且科学的算法,计算得到结构的内在物理本质,对结构各种工况进行模拟、分析和研究,评估结构的安全性,并通过计算机图形显示技术,客观、真实地将结构状态予以显示。通过两个应用实例,说明采用该土木工程智能监测和评估系统不仅可实现监测信息的实时有效采集、传输和存储,而且借助快速、科学的算法,可得到结构的实际性能情况,并进行三维可视化展示,为土木工程安全建设、运行、科学管理和决策提供技术支持。
  • [1] 周智, 欧进萍.土木工程智能健康监测与诊断系统[J].传感器技术, 2001(11):1-4.
    [2] 李宏男, 李东升.土木工程结构安全性评估、健康监测及诊断述评[J].地震工程与工程振动, 2002(3):82-90.
    [3] 李惠, 鲍跃全, 李顺龙, 等.结构健康监测数据科学与工程[M].北京:科学出版社, 2016.
    [4] BAO Y Q, TANG Z Y, LI H, et al.Computer Vision and Deep Learning-Based Data Anomaly Detection Method for Structural Health Monitoring[J].Structural Health Monitoring, 2019, 18(2):401-421.
    [5] TANG Z Y, CHEN Z C, BAO Y Q, et al.Convolutional Neural Network-Based Data Anomaly Detection Method Using Multiple Information for Structural Health Monitoring[J].Structural Control and Health Monitoring, 2018, 26(11).https://doi.org/10.1002/stc.2296.
    [6] 丁杨, 周双喜, 董晶亮, 等.人工智能方法在土木工程监测中的运用[J].材料导报, 2019, 33(增刊1):274-277.
    [7] 周奎, 王琦, 刘卫东, 等.土木工程结构健康监测的研究进展综述[J].工业建筑, 2009, 39(3):96-102.
    [8] 姜绍飞, 吴铭昊, 沈圣.大型结构健康监测的若干研究进展[C]//中国建筑科学研究院, 中国土木工程学会桥梁及结构工程分会空间结构委员会.第十五届空间结构学术会议论文集.北京:中国建筑科学研究院, 2014.
    [9] 鲍跃全, 李惠.人工智能时代的土木工程[J].土木工程学报, 2019, 52(5):1-11.
    [10] 许凯伟, 荣华, 杨璋, 等.压水堆核电机组安全壳结构自动化监测系统开发与应用[J].建筑结构, 2018, 48(16):111-113

    , 101.
    [11] TUIA D, VERRELST J, ALONSO L, et al.Multioutput Support Vector Regression for Remote Sensing Biophysical Parameter Estimation[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2011, 8(4):804-808.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  435
  • HTML全文浏览量:  32
  • PDF下载量:  5
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-20
  • 网络出版日期:  2022-05-27

目录

    /

    返回文章
    返回