典型文献
工程结构运维多场景的敏感服役指标智能识别
文献摘要：
随着我国土木工程行业由建造向运维逐渐转型,工程结构服役安全保障需求陡增,提质增效的结构智能诊断方法成为研究热点.结构服役性态指标是表征工程结构安全水平的要素,是工程结构诊断养护技术体系以及结构健康监测研究的基础,判断结构服役性态的敏感指标并进一步实现指标的智能识别是工程结构诊断智能化的首要任务.为此,围绕工程结构运维公共建筑、地铁隧道、公路桥梁、公路路面等多个场景中的敏感服役指标的智能识别开展综述研究;梳理关键敏感指标,进一步对指标的智能化识别方法进行归纳总结.结果表明,以深度学习为代表的新一代人工智能技术有效推动了结构服役敏感指标的感知识别研究与应用,其中数字图像方法与深度学习算法在工程结构变形、表面病害智能识别中取得了良好的效果,展现了全面的应用优势.
文献关键词：
工程结构;结构诊断;检测鉴定;监测;敏感指标;智能识别
中图分类号：
作者姓名：
刘宇飞;齐玉;李保罗;冯楚乔;丁一凡;聂鑫;樊健生
作者机构：
清华大学土木工程系,北京100084;清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]刘宇飞;齐玉;李保罗;冯楚乔;丁一凡;聂鑫;樊健生-.工程结构运维多场景的敏感服役指标智能识别)[J].建筑结构学报,2022(10):1-15
A类：
B类：
工程结构,维多,多场景,智能识别,土木工程,服役安全,保障需求,陡增,智能诊断方法,性态指标,结构安全,安全水平,结构诊断,养护技术,结构健康监测,敏感指标,首要任务,公共建筑,地铁隧道,公路桥梁,公路路面,综述研究,智能化识别,新一代人工智能技术,数字图像,深度学习算法,结构变形,表面病害,应用优势,检测鉴定
AB值：
0.358949
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