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滑坡深部变形行为的声发射监测方法研究

滑坡深部变形行为的声发射监测方法研究

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图文详情
  • ISBN:9787302660668
  • 装帧:精装
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:138
  • 出版时间:2024-05-01
  • 条形码:9787302660668 ; 978-7-302-66066-8

本书特色

《滑坡深部变形行为的声发射监测方法研究》围绕滑坡深部变形行为的声发射监测和早期风险预警问题,利用多种方法开展了科学研究与新设备的应用验证。

内容简介

我国滑坡防灾减灾面临重大需求,是国家亟需解决的重要工程科技问题。《滑坡深部变形行为的声发射监测方法研究》围绕滑坡深部变形行为的声发射监测和准确识别问题,以滑坡位移、速度和加速度信息的有效提取为主要研究目标,采用文献调研、实验分析、模型设计和现场试验等方法,对土质滑坡渐进变形过程的声发射响应规律及量化分析方法开展研究与应用验证。《滑坡深部变形行为的声发射监测方法研究》的主要研究内容和成果为以下三方面:(1)通过综合运用理论分析与模型实验方法,揭示了滑坡深部变形行为和声发射特征参数间的动态响应规律,为滑坡深部变形声发射监测方法提供了理论依据;(2)提出了基于机器学习的复杂数据分析模型,利用声发射数据量化了滑坡深部变形,为声发射数据自动处理和滑坡变形行为分析提供了高效准确的新方法;(3)提出了具有阵列式结构的声发射监测技术方案,研发了相应设备和系统,为滑坡深部变形监测提供了新的技术手段,具有广泛的工程应用前景。 全书内容安排循序渐进,重点突出,文字精炼。 本书的特色在于独立开展了岩土工程、声学与人工智能相结合的交叉创新研究,发展形成了一种新的滑坡深部变形监测方法,完成了“实验研究-模型构建-设备研发-现场试验”全过程闭环研究,对相关人员开展体系化的科学研究具有较好的参考借鉴价值。 本书适合地质灾害、滑坡、岩土工程、声学技术、监测预警和机器学习研究等方面的专家、学者和高校师生,可作为安全科学与工程、岩土工程、声学、人工智能等专业的科研院所、高等院校的研究人员和师生阅读和参考,也可作为地质灾害等研究及工程人员的自学读本或培训教材。

目录

第1章引言
1.1研究背景及意义
1.1.1选题背景
1.1.2研究意义
1.2国内外研究现状
1.2.1滑坡过程变形行为研究
1.2.2滑坡变形监测技术研究
1.2.3滑坡变形预警模型研究
1.2.4研究现状总结
1.3本书研究内容 第2章滑坡深部变形声发射监测技术
2.1本章引论
2.2土质滑坡声发射监测技术
2.2.1声发射监测技术发展历程
2.2.2有源波导声发射信号测量
2.3滑坡声发射监测技术验证
2.3.1滑坡现场监测
2.3.2滑坡模型实验
2.4滑坡变形-声发射关系分析
2.4.1声发射信号的影响因素
2.4.2滑坡速度的声发射量化
2.5本章小结 第3章滑坡深部变形行为声发射监测实验研究
3.1本章引论
3.2实验设计与过程
3.2.1实验装置和材料
3.2.2实验方案和过程
3.3实验结果分析和讨论
3.3.1运动学和力学特征
3.3.2滑坡变形-声发射响应规律
3.3.3基于声发射的滑坡预警指标
3.4本章小结 第4章滑坡变形声发射监测数据分析模型研究
4.1本章引论
4.2滑坡运动状态自动分类模型
4.2.1分类模型构建
4.2.2分类模型实验数据验证
4.2.3分类模型现场数据验证
4.3滑坡位移自动预测模型
4.3.1预测模型构建
4.3.2预测模型现场数据验证
4.4滑坡风险预警策略
4.5本章小结 第5章滑坡声发射监测系统现场试验研究
5.1本章引论
5.2设备研发及现场试验
5.2.1新型监测设备设计
5.2.2声发射监测系统及应用
5.2.3现场试验方案及案例
5.3滑坡监测数据机器学习分析
5.3.1滑坡现场监测数据
5.3.2机器学习分析结果
5.4本章小结 第6章总结与展望
6.1研究总结
6.2创新点
6.3展望 参考文献 在学期间完成的相关学术成果 致谢 Contents
Chapter 1Introduction
1.1Background and Significance
1.1.1Background
1.1.2Significance
1.2Literature Review
1.2.1Landslide Deformation Behavior
1.2.2Landslide Deformation Monitoring Technology
1.2.3Landslide Early Warning Model
1.2.4Summary
1.3Structure of This Book Chapter 2Landslide Subsurface Deformation Monitoring Using Acoustic Emission Technology
2.1Introduction
2.2Acoustic Emission Monitoring Technology For Soil Landslides
2.2.1History of Acoustic Emission Monitoring Technology
2.2.2Measurement of Acoustic Emission Signal From Active Waveguide
2.3Validation of Landslide Acoustic Emission Monitoring Technology
2.3.1Landslide Field Monitoring
2.3.2Landslide Physical Modelling
2.4Analysis of Landslide Deformation ?coustic Emission Relationship
2.4.1The Influence of System Variables Upon the Acoustic Emission Signal
2.4.2Quantification of Landslide Velocity Based on Acoustic Emission
2.5Summary Chapter 3Experimental Investigation on Acoustic Emission Monitoring For Landslide Subsurface Deformation Behavior
3.1Introduction
3.2Experimental Design and Procedure
3.2.1Experimental Apparatus and Materials
3.2.2Experimental Programme and Procedure
3.3Analysis and Discussion of Experimental Results
3.3.1Kinematic and Mechanical Characteristics
3.3.2Landslide Deformation-Acoustic Emission Response Pattern
3.3.3Acoustic Emission Based Landslide Early Warning Indicator
3.4Summary Chapter 4Landslide Deformation Analysis Model Based on Acoustic Emission Monitoring Data
4.1Introduction
4.2Automatic Classification Model For Landslide Movement States
4.2.1Classification Model Building
4.2.2Classification Model Validation Using Experimental Data
4.2.3Classification Model Validation Using Field Data
4.3Automatic Prediction Model For Landslide Displacement
4.3.1Prediction Model Building
4.3.2Prediction Model Validation Using Field Data
4.4Landslide Risk Early Warning Strategy
4.5Summary Chapter 5Field Trial Study of A Novel Acoustic Emission System For Landslide Monitoring
5.1Introduction
5.2Equipment Development and Field Trials
5.2.1Design of Novel Monitoring Equipment
5.2.2Novel Acoustic Emission Monitoring System And Application
5.2.3Field Trial Programme And Case Studies
5.3Machine Learning Analysis of Landslide Monitoring Data
5.3.1Landslide Field Monitoring Data
5.3.2Machine Learning Analysis Result
5.4Summary Chapter 6Conclusions and Prospects
6.1Conclusions
6.2Original Contributions to Knowledge
6.3Prospects References List of Publications Acknowledgements
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作者简介

邓李政,2022年博士毕业于清华大学工程物理系,目前留系从事博士后研究工作,主要研究方向为岩土工程、灾害感知、安全监测预警等。以**作者发表SCI/EI论文9篇,作为**发明人获授权发明专利3项,主持博士后科学基金1项,获清华大学优秀博士学位论文、北京市优秀毕业生等奖励,初步实现成果转化1项。自主研发的灾害监测设备在四川、贵州等7省20处滑坡试点应用,获自然资源部出具的地质灾害监测预警普适性仪器设备试用证明和感谢信,担任自然资源部工程技术创新中心研发团队带头人。

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