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题名桥梁健康监测信息解析与处理技术进展
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作者
王林彬
商学研
余瑞琪
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机构
广州市建筑科学研究院集团有限公司
广州建筑股份有限公司
广州市市政工程试验检测有限公司
湖南大学土木工程学院风工程与桥梁工程湖南省重点实验室
汕头大学土木与智慧建设工程系
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出处
《广州建筑》
2024年第S1期48-55,共8页
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基金
广州市建筑集团有限公司科技计划项目([2024]-KJ036)
广州市建筑科学研究院集团有限公司科技进步资金项目(2024Y-KJ07、[2024]–KJ082)。
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文摘
本研究深入探讨并系统综述了桥梁健康监测系统(BSHM)数据处理技术的现状,重点分析了物联网、非接触式感知、迁移学习、主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)、数字孪生和建筑信息模型(BIM)等多种先进技术的优缺点及其应用场景。研究结果表明,尽管这些技术在实际应用中取得了显著进展,仍然面临着数据质量与异常处理、模型选择与优化、系统集成与实施等诸多挑战。展望未来,随着人工智能与大数据等前沿技术的快速发展,桥梁健康监测系统的数据处理能力将获得进一步提升。特别是深度学习、强化学习和区块链技术的应用,有望在提高监测效率和数据准确性方面发挥关键作用。同时,跨学科合作将加速BSHM系统技术的创新,助力桥梁安全运行与寿命延长,提供更为全面且高效的技术保障。
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关键词
桥梁结构
智能健康监测
监测系统
数据采集
数据分析
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Keywords
bridge structure
intelligent health monitoring
monitoring system
data collection
data analysis
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分类号
TU375
[建筑科学—结构工程]
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