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基于智能感知運(yùn)營隧道健康監(jiān)測預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)及管養(yǎng)系統(tǒng) 
定 價(jià)：42 元 叢書名：土木工程科技創(chuàng)新與發(fā)展研究前沿叢書
9 7 2 8 5 7 3 1 2 1 8 2 9
本書研究基于智能感知的運(yùn)營隧道健康監(jiān)測及監(jiān)測功能模塊的開發(fā)，進(jìn)行了監(jiān)測傳感器的布設(shè)、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)分析，基于三維激光掃描技術(shù)進(jìn)行隧道三維全景監(jiān)測及分析，研發(fā)了遠(yuǎn)端自動(dòng)化監(jiān)測功能模塊和三維激光掃描監(jiān)測數(shù)據(jù)分析功能模塊；構(gòu)建面向大數(shù)據(jù)的基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的壓縮感知算法，根據(jù)實(shí)例進(jìn)行信號(hào)壓縮采樣及重構(gòu)，信號(hào)重構(gòu)誤差分析與健康監(jiān)測應(yīng)用驗(yàn)證；建立了基于小波包能量譜加速度響應(yīng)隧道健康預(yù)警方法，探討基于小波包頻譜信號(hào)多閾值降噪，基于實(shí)例進(jìn)行小波包能量譜加速度響應(yīng)隧道健康監(jiān)測預(yù)警分析；建立基于Pair-Copula貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（PCBN）模型的運(yùn)營地鐵監(jiān)測指標(biāo)相關(guān)性分析與安全評價(jià)方法，包括基于PCBN的動(dòng)態(tài)安全評價(jià)決策方法，基于PCBN的盾構(gòu)地鐵運(yùn)營安全評估模型設(shè)計(jì)，基于PCBN模型的節(jié)點(diǎn)相關(guān)性分析，基于PCBN相依性網(wǎng)絡(luò)模型的盾構(gòu)地鐵結(jié)構(gòu)安全可靠度評估；開發(fā)地鐵隧道結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)綜合評估及評估功能模塊，建立評價(jià)指標(biāo)體系，選取評價(jià)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)，建立模糊綜合評價(jià)模型，進(jìn)行基于云模型TOPSIS的盾構(gòu)隧道滲漏水治理方案評價(jià)優(yōu)選研究；進(jìn)行基于Jess的人工智能管養(yǎng)智能決策專家系統(tǒng)開發(fā)功能集成，實(shí)現(xiàn)地鐵盾構(gòu)隧道管養(yǎng)功能/軟件□臺(tái)的框架搭建與功能集成，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營隧道實(shí)時(shí)安全預(yù)警監(jiān)控與管理決策。
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