本书以钢混组合斜拉桥为研究对象，围绕其服役状态下的温度监测、结构响应评估、损伤识别与疲劳寿命预测等关键问题，系统构建了一套融合机理建模与数据驱动的多尺度评估方法体系。本书紧密结合桥梁工程实际需求，内容涵盖从传感器布设优化、温度场建模与清洗、数字孪生模型构建到损伤识别、多尺度有限元分析、疲劳寿命预测与可靠度评估的全过程分析路径。本书共七章，包括桥梁健康监测基础理论、温度场建模与温度效应分析、数字孪生与多源协同模型构建、多尺度建模与疲劳损伤机理分析，以及在实际斜拉桥工程中的案例应用。

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2015年至2016年，美国亚利桑那州立大学访问学者 2008年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学博士学位 2005年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学硕士学位 2002年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学学士学位 2025年1月，受聘为湖南省芙蓉学者特聘教授 2015年至2016年，美国亚利桑那州立大学访问学者 2008年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学博士学位 2005年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学硕士学位 2002年6月毕业于长安大学桥梁与隧道工程专业，获工学学士学位 桥梁工程（1）“极端作用下大型桥梁结构性能演化感知与预警关键技术及应用”，中国发明协会发明创业奖二等奖，2025年，排名第1。 （2）“复杂环境下缆索承重桥梁运营可靠性保障关键技术及应用”，湖南省科技进步奖二等奖，2024年，排名第1。 （3）“第四届湖南省普通本科高校课程思政教学竞赛”，湖南省一等奖，2024年，排名第3。 （4）“公路混凝土桥梁运营期力学性能评估方法及其应用研究”，中国公路学会科技进步二等奖，2013年，排名第5。2025年1月，受聘为湖南省芙蓉学者特聘教授 2015年至2016年，美国亚利桑那州立大学访问学者

目录
序
前言
第1章 概述 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状及挑战 6
1.2.1 桥梁健康监测技术发展 6
1.2.2 钢混组合桥面温度场及温度效应研究进展 11
1.2.3 钢混组合梁桥疲劳性能研究进展 12
1.2.4 多尺度融合技术的工程应用 14
1.2.5 数字孪生的工程应用 15
1.3 本书研究框架与技术路线 17
参考文献 18
第2章 桥梁结构健康监测及疲劳寿命评估基础理论 24
2.1 桥梁结构健康监测系统架构 24
2.1.1 传感器网络设计与优化 24
2.1.2 数据采集与传输技术 26
2.2 非平稳信号处理方法 29
2.2.1 小波包分解 29
2.2.2 递归图理论 31
2.3 结构响应特征提取与损伤敏感指标构建 33
2.3.1 结构响应特征提取 33
2.3.2 损伤敏感指标构建 34
2.4 钢混组合梁桥疲劳寿命评估方法 35
2.5 本章小结 38
参考文献 39
第3章 温度场采集、建模与效应分析 41
3.1 温度场数值模拟方法 41
3.1.1 热传导理论与有限元建模 41
3.1.2 温度场计算案例 44
3.2 基于环境参数的随机温度场生成方法 50
3.2.1 桥址气象参数 50
3.2.2 基于环境参数的随机温度场生成 51
3.2.3 环境参数逐时模型 60
3.3 温度梯度作用下的中性轴偏移与热应力分布 62
3.3.1 钢混组合结构温度梯度效应计算理论 62
3.3.2 钢混组合结构温度梯度效应计算分析 68
3.4 温度监测数据优化与异常清洗 72
3.4.1 温度测点布置优化算法 72
3.4.2 数据噪声、野值及漂移清洗与修正方法 92
3.5 本章小结 112
参考文献 112
第4章 数字孪生与机理-数据协同模型 114
4.1 数字孪生模型构建方法 114
4.2 多尺度有限元机理模型 115
4.2.1 离线模型修正的改进量子遗传算法 115
4.2.2 多尺度有限元分析方法 116
4.2.3 子模型 117
4.2.4 子结构 121
4.2.5 子模型和子结构算例验证 123
4.2.6 多尺度模型建模 124
4.2.7 温度作用与等效静载工况下的模型验证 137
4.2.8 历史数据驱动的模型离线修正 143
4.3 集成学习框架设计 163
4.3.1 集成学习框架简介 165
4.3.2 基模型与元模型 166
4.3.3 Stacking与改进加权交叉验证策略 170
4.4 基于改进Stacking框架的温度数据驱动模型构建 173
4.4.1 原始数据集的建立与预处理 174
4.4.2 独立基模型关联度、性能与超参数选择 175
4.4.3 交叉验证折数K的确定 176
4.4.4 温度数据驱动模型性能评估 177
4.5 机理与数据协同融合策略 183
4.5.1 全局混合模型误差分析与自适应修正 183
4.5.2 改进即时学习策略的在线协同机制 190
4.5.3 数字孪生温度模型构建方法及参数分析 201
4.6 本章小结 216
参考文献 217
第5章 损伤识别与多尺度决策融合 218
5.1 信号分析方法 218
5.1.1 基于小波包分解和递归图的结构损伤识别研究方法 218
5.1.2 加速度信号加噪处理与特征增强 218
5.2 多尺度决策融合理论 220
5.2.1 基于小波包分解和递归图的多尺度分析方法 220
5.2.2 多尺度递归图决策融合损伤识别框架 225
5.3 斜拉桥主梁与拉索损伤案例分析 226
5.3.1 有限元损伤工况建模与验证 226
5.3.2 主梁损伤程度量化与敏感性分析 234
5.3.3 拉索损伤程度量化与敏感性分析 250
5.4 本章小结 257
参考文献 257
第6章 疲劳损伤机理与寿命预测 258
6.1 栓钉连接件疲劳寿命预测方法 258
6.1.1 SWT-LEFM法 258
6.1.2 基于机器学习的寿命集成预测 262
6.1.3 模型可解释性分析与GUI工具开发 276
6.2 钢纵梁疲劳可靠度评估 279
6.2.1 随机车流荷载与温度梯度的复合效应 279
6.2.2 目标可靠指标与失效概率分析 281
6.3 锚拉板疲劳寿命预测方法 297
6.3.1 基于多尺度有限元模型的锚拉板疲劳寿命预测分析 297
6.3.2 基于机器学习的锚拉板疲劳寿命预测分析 302
6.4 本章小结 304
参考文献 304
第7章 工程案例与应用 307
7.1 斜拉桥钢箱组合梁数字孪生健康监测应用 307
7.1.1 基于历史状态的结构可靠性评估 307
7.1.2 温度分布模式分析 310
7.1.3 温度疲劳应力谱构建 315
7.1.4 温度场与温度效应的实时评估、预测与预警 317
7.1.5 数字孪生温度模型的三维可视化与交互 319
7.2 多尺度建模在锚固区优化中的应用 330
7.2.1 索塔锚固端模型构建 330
7.2.2 索梁锚固区模型构建 335
7.2.3 锚固区精细化有限元分析 339
7.2.4 锚固区断索影响分析 348
7.2.5 锚固区结构参数优化分析 356
7.3 本章小结 360
参考文献 361