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端邊雲協同數字孿生水閘研究

作者：方衛華//孫勇//徐蘭玉//陸緯//陳允平|責編:盧蓓蓓
出版社：河海大學
ISBN：9787563078165

出版日期：2022/12/01
裝幀：平裝
頁數：284

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

數字字孿生水閘建設是一個多學科交叉研究領域，而且是一個面嚮應用的新領域，具有要求高、問題複雜的特點。本書是在江蘇省水利科技項目（項目編號2020024）的支持下由水利部南京水利水文自動化研究所和江蘇省秦淮河水利工程管理處（江蘇省淮沭新河管理處）相關科研人員共同完成的，本書主要包括：數字孿生水閘總體框架、水閘監測與感知網路、數據預處理及分析方法等六章內容。

作者介紹

方衛華//孫勇//徐蘭玉//陸緯//陳允平|責編:盧蓓蓓

第一章  數字孿生水閘總體框架
  1.1  概述
    1.1.1  基本概念
    1.1.2  相關研究
  1.2  水利領域相關研究進展
    1.2.1  國外進展
    1.2.2  國內進展
    1.2.3  國內試點
  1.3  研究內容
    1.3.1  建設目的與總體構架
    1.3.2  數據底板建設及信息感知
    1.3.3  多源異構混合驅動建模和解譯
    1.3.4  成果展現可視化與人機交互
  1.4  總體架構及關鍵技術
    1.4.1  總體架構
    1.4.2  關鍵技術
    1.4.3  數據流程
第二章  水閘監測與感知網路
  2.1  運行環境及水文監測
    2.1.1  激光測風
    2.1.2  雷達測雨
    2.1.3  水位監測
    2.1.4  水質監測
    2.1.5  流速流量監測
  2.2  混凝土結構響應監測
    2.2.1  內部溫度及應變監測
    2.2.2  位移監測
    2.2.3  滲流監測
    2.2.4  混凝土碳化及剝蝕檢測
    2.2.5  振動監測
  2.3  岩土結構響應監測
    2.3.1  護坡監測
    2.3.2  強震監測
    2.3.3  滲漏監測
    2.3.4  土壓力監測
    2.3.5  地下缺陷監測
  2.4  閘門金屬結構響應監測
    2.4.1  閘門安全監測
    2.4.2  啟閉機安全監測
  2.5  閘門機電設備監測
    2.5.1  電機轉速監測
    2.5.2  電機溫度監測
    2.5.3  其他機電設備
  2.6  智能感測器特徵分析
    2.6.1  智能感測器的結構組成
    2.6.2  智能感測器的功能
    2.6.3  智能感測器的特點
    2.6.4  主要智能感測器
    2.6.5  存在問題
  2.7  水閘安全監測智能組網

    2.7.1  超短波組網
    2.7.2  無線網橋組網
    2.7.3  ZigBee組網
    2.7.4  LoRa組網
    2.7.5  蜂窩公網
    2.7.6  窄帶物聯網N昏IoT
    2.7.7  混合組網
  2.8  水閘安全監測平台構建
    2.8.1  典型架構
    2.8.2  邊一端數據傳輸
    2.8.3  雲一邊數據傳輸
第三章  數據預處理及分析方法
  3.1  結構化數據誤差識別要求與方法
    3.1.1  邏輯判別法
    3.1.2  統計判別法
    3.1.3  監控模型判別法
    3.1.4  基於圖像的粗差識別法
    3.1.5  人工智慧方法
  3.2  非結構化數據誤差識別要求與方法
    3.2.1  非結構化數據的特點
    3.2.2  模式與模式識別
    3.2.3  模式識別的特點
    3.2.4  模式識別的主要方法
    3.2.5  異常檢測典型演算法
    3.2.6  模式識別的應用和發展
  3.3  異常數據判別的電腦實現
    3.3.1  異常值處理方法
    3.3.2  異常值判別處理電腦實現
  3.4  本章小結
第四章  結構靜動態失穩準則分析
  4.1  基本概念
    4.1.1  屈服準則
    4.1.2  屈服曲線的性質
  4.2  靜力失穩準則
    4.2.1  強度破壞準則
    4.2.2  斷裂準則
  4.3  動力失穩準則
    4.3.1  動力穩定性問題
    4.3.2  結構動力穩定性判定準則
    4.3.3  結構動力分析的基本理論
    4.3.4  結構動力的研究方法
  4.4  水閘有限元動力分析
    4.4.1  結構動力計算假定、參數確定
    4.4.2  模態分析理論基礎
  4.5  本章小結
第五章  時間序列數據分析方法及其特徵分析
  5.1  趨勢分析、周期分析和突變分析
    5.1.1  趨勢分析
    5.1.2  周期分析
    5.1.3  突變分析

  S.2  小波變換與小波包變換
    5.2.1  小波變換
    5.2.2  小波包變換
  5.3  經驗模態分解與變分模態分解
    5.3.1  經驗模態分解
    5.3.2  變分模態分解
  5.4  希爾伯特-黃變換
    5.4.1  概述
    5.4.2  希爾伯特-黃變換基本原理
    5.4.3  希爾伯特-黃變換的端點效應
  5.5  回歸分析
    『5.5.1  回歸分析法
    5.5.2  逐步回歸分析法
    5.5.3  邏輯回歸
  5.6  隨機森林
    5.6.1  決策樹
    5.6.2  隨機森林演算法的優缺點
  5.7  人工智慧
    5.7.1  時間序列分析中的人工智慧模型基本原理
    5.7.2  基於各類模型的時間序列數據分析
    5.7.3  模型對比與選擇
  5.8  深度學習理論分析
    5.8.1  深度學習基礎
    5.8.2  深度學習研究的新進展
第六章  典型平台特徵分析
  6.1  雲計算及其平台
    6.1.1  研究進展
    6.1.2  典型架構
    6.1.3  典型部署及特點
    6.1.4  關鍵技術
    6.1.5  應用情況
    6.1.6  存在問題及發展趨勢
  6.2  霧計算及其平台
    6.2.1  研究進展
    6.2.2  典型架構
    6.2.3  典型部署及特點
    6.2.4  關鍵技術
    6.2.5  應用情況
    6.2.6  存在問題及發展趨勢
  6.3  邊緣計算及其平台
    6.3.1  研究進展
    6.3.2  典型架構
    6.3.3  典型部署及特點
    6.3.4  主流軟硬體
    6.3.5  關鍵技術
    6.3.6  應用情況
    6.3.7  存在問題及發展趨勢
  6.4  雲-邊-端協同系統及其架構
    6.4.1  研究進展
    6.4.2  典型架構

    6.4.3  典型部署及特點
    6.4.4  關鍵技術
    6.4.5  應用情況
    6.4.6  存在問題及發展趨勢
  6.5  雲計算、霧計算與邊緣計算

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