摘 要
土木工程结构的健康状况直接影响其安全性和使用寿命，随着基础设施的老化和自然灾害频发，结构健康检测与损伤识别技术已成为工程领域的重要研究方向。本研究旨在通过先进的信号处理、数据分析及人工智能方法，提升对土木工程结构损伤的识别精度和效率。研究基于振动模态分析理论，结合机器学习算法，提出了一种新型的多尺度特征提取方法，能够有效捕捉结构在不同工况下的细微变化。同时，引入深度学习框架优化传统损伤识别模型，显著提高了复杂环境下结构损伤的定位与量化能力。实验结果表明，该方法在多种典型结构（如桥梁、高层建筑）中表现出优异的性能，尤其在低信噪比条件下仍能保持较高的识别准确率。此外，本研究开发了一套集成化的健康监测系统，实现了从数据采集到损伤评估的全流程自动化，为实际工程应用提供了技术支持。研究的主要贡献在于提出了创新性的多尺度特征提取算法，并验证了其在复杂环境中的适用性，为土木工程结构的智能化健康管理奠定了理论和技术基础。研究成果可广泛应用于桥梁、隧道、建筑物等大型基础设施的健康监测，具有重要的学术价值和工程意义。关键词
结构健康监测；多尺度特征提取；损伤识别
目 录
引言 1
1 结构健康检测技术概述 1
1.1 结构健康检测的基本概念 1
1.2 常用结构健康检测方法 2
1.3 检测技术的分类与特点 3
1.4 检测技术在土木工程中的应用现状 3
2 损伤识别理论与方法研究 4
2.1 损伤识别的基本原理 4
2.2 数据驱动的损伤识别方法 4
2.3 基于振动特性的损伤识别技术 5
2.4 损伤识别中的不确定性分析 5
3 先进检测技术与算法开发 6
3.1 传感器技术在检测中的应用 6
3.2 智能算法在损伤识别中的作用 6
3.3 基于机器学习的检测技术优化 7
3.4 多源数据融合的检测方法研究 7
4 实际工程应用与案例分析 8
4.1 工程结构健康检测实例 8
4.2 桥梁结构的损伤识别研究 8
4.3 高层建筑的健康监测实践 9
4.4 检测技术在地震工程中的应用 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
