水利水电工程风险分析及可靠度设计技术进展 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:陈祖煜编

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2010-1

价格:78.00元

装帧:

isbn号码:9787508471433

丛书系列:

图书标签:

水利水电工程
风险分析
可靠度设计
工程安全
技术进展
水工结构
风险评估
可靠性分析
工程质量
安全管理

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《水利水电工程风险分析及可靠度设计技术进展》回顾和总结了近15年来我国水利水电行业在风险分析和可靠度设计方法方面的研究进展和应用，收录了水情测报、水库汛限水位动态控制、结构可靠度设计方法和分项系数极限状态设计方法等方面共39篇论文。对今后水利水电工程风险分析及可靠度设计有一定的参考价值。

风险分析和风险管理是保证大坝安全、开展科学、合理的水利水电工程设计工作的基础科学，对于合理利用宝贵的水资源具有重要指导意义。另外，为适应当今国内外工程和学术界的潮流，在我国水工建筑物的设计领域，有必要加强基础性研究工作，建立科学的水工结构评价指标，以促进基于可靠度分析理论的分项系数极限状态设计方法的推广应用。

《水利水电工程风险分析及可靠度设计技术进展》可供水利水电工程设计人员、科研人员、管理人员和广大水利工作者阅读，也可供高等院校相关专业师生参考阅读。

现代交通工程的革新与未来：基于智能感知与多源数据融合的系统优化图书简介本书深入探讨了现代交通系统所面临的复杂性、动态性与不确定性挑战，聚焦于利用前沿信息技术、人工智能算法以及先进的系统工程方法，实现对交通流的精细化感知、准确预测和高效优化。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论到工程实践的多个维度，旨在为交通规划师、系统工程师以及相关研究人员提供一套系统化、前瞻性的技术框架与解决方案。 --- 第一部分：智能感知与数据基石本部分构建了现代交通系统高效运行所需的感知层基础，着重于如何从复杂的物理环境中提取高质量、高时效性的数据。第一章：新一代交通流量采集与特征提取本章详细剖析了超越传统线圈检测技术的多种新型交通数据采集手段。重点介绍了高精度激光雷达（LiDAR）在车辆三维建模和轨迹跟踪中的应用，以及基于视觉计算的智能监控系统在事件检测和行为分析中的突破。讨论了毫米波雷达在恶劣天气条件下保持数据鲁棒性的技术优势。此外，探讨了如何通过深度学习模型，从海量的视频和图像数据中自动提取车辆类型、速度分布、排队长度等关键交通流参数，并强调了数据清洗与质量评估在后续分析中的关键作用。第二章：多源异构交通数据的融合与语义理解现代交通数据具有“多源异构”的特性，包括浮动车数据（FCD）、移动通信数据（Probe Data）、社交媒体信息以及气象数据等。本章的核心在于建立一个统一的框架，用于整合这些来自不同采集源、具有不同粒度和时间戳的数据集。重点阐述了时空对齐算法（Spatio-Temporal Alignment）和数据插值技术，确保融合后的数据集在空间和时间维度上的一致性。同时，引入了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，用于对交通事件、道路基础设施和天气状况进行语义关联，提升数据的解释性。第三章：交通网络状态的实时估计与延迟补偿在大型城市交通网络中，传感器部署往往存在稀疏性，导致实时状态估计（State Estimation）面临挑战。本章引入了基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）的扩展形式——无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF），用于融合历史数据与实时观测值，对路段的实际占有率和平均速度进行最优估计。此外，专门针对浮动车数据固有的采样不均和延迟问题，提出了基于图神经网络（GNN）的时间序列预测与延迟补偿模型，以获取更接近真实的瞬时网络状态。 --- 第二部分：交通流的深度建模与预测本部分将视角转向交通系统的核心——交通流动力学，并引入先进的机器学习方法以应对其非线性和时变特性。第四章：基于深度学习的短中期交通流预测本章聚焦于交通流预测的精度提升。详细介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元（GRU）在处理时间序列交通数据上的优势与局限。在此基础上，重点剖析了结合卷积神经网络（CNN）的空时图卷积网络（STGCN）和扩散卷积模型（DCRNN）。这些模型能够同时捕获交通流在时间和空间维度上的相关性，显著提高了15分钟到1小时预报区间的准确性。讨论了模型的可解释性问题，尝试用注意力机制（Attention Mechanism）来揭示模型做出预测的关键路段依赖。第五章：交通拥堵的机理分析与临界点预测拥堵的形成是一个复杂的非线性过程。本章超越简单的流量预测，着重于识别拥堵的“触发机制”和“扩散路径”。引入了相变理论（Phase Transition Theory）来描述交通流从自由流向拥堵流的转变。利用高阶矩分析和奇异谱分析（SSA）技术，从历史数据中提取出预示拥堵的早期指标。开发了基于风险指标（如排队长度的增长速率和过饱和度）的临界点预警模型，旨在提前30分钟发出区域性拥堵预警。第六章：基于Agent的多中心交通行为仿真为准确模拟复杂的驾驶决策，本章采用了基于个体的交通仿真（Agent-Based Modeling）。详细构建了考虑驾驶员心理模型（如不耐烦度、跟车距离偏好）的微观驾驶行为模型。利用强化学习（RL）技术，训练“智能驾驶员Agent”，使其能够在复杂的交通环境中学习最优的变道和加减速策略。仿真环境的构建重点在于如何精确校准模型参数，使其输出的宏观交通指标（如平均速度、行程时间分布）与实际观测数据高度吻合，为后续的控制策略验证提供高保真度的试验台。 --- 第三部分：智能化控制与优化策略本部分探讨如何利用前述的感知数据和预测模型，设计出主动、高效、自适应的交通控制系统。第七章：自适应信号控制系统的实时优化算法传统的固定配时和感应控制难以应对突发的交通需求变化。本章提出了基于强化学习的多交叉口信号优化框架。不同于传统的基于排队长度的局部优化，本章采用基于“区域吞吐量最大化”的全局奖励函数，训练一个分布式RL控制器。重点阐述了如何设计状态空间（包括相邻路口的排队长度、历史溢出信息）和动作空间（信号配时方案的灵活调整），以实现跨区域的协调控制。讨论了算法的实时在线学习与收敛速度问题。第八章：动态匝道控制与路径诱导策略在高速公路网络中，匝道控制（Ramp Metering）是管理主线流量的关键手段。本章提出了一种考虑下游路段拥堵程度的预测性匝道控制策略。利用模型预测控制（MPC）技术，将未来短时间窗口内的主线交通状态作为约束条件，动态调整匝道放行率。同时，结合动态路径诱导系统，利用VMS（可变信息标志）向驾驶员推荐最优路径。诱导模型考虑了驾驶员的路径选择偏差，通过迭代优化以最小化整个网络的总体行程时间，而非仅仅优化当前被诱导路段的性能。第九章：面向协同式自动驾驶（CAV）的交通流管理随着自动驾驶技术的逐步落地，交通管理范式将从“管理车辆”转向“管理信息流”。本章探讨了CAV与基础设施（V2I）协同下的交通控制新范式。重点分析了基于“编队行驶”（Platooning）的应用场景，如何通过精确的车辆间通信（V2V）实现车流的紧密耦合，从而提高道路容量。提出了基于超前信息的绿波带优化算法，CAV可以根据预先接收到的信号灯相位信息，精确调整速度以“零等待”通过连续路口。讨论了这种新模式下对传统交通工程设计规范的冲击与适应性调整。 --- 第四部分：风险评估与系统韧性设计本部分回归到系统工程的本质，关注交通系统在面对异常事件和突发扰动时的稳定性和恢复能力。第十章：交通网络韧性与脆弱性量化指标交通网络的韧性（Resilience）是指其在遭受扰动后维持关键功能的能力。本章定义了一系列量化指标，如功能恢复时间（Recovery Time）、容量损失百分比（Capacity Degradation Rate）和最大可接受中断时长。采用图论中的鲁棒性分析方法，评估关键节点（如重要桥梁、枢纽路口）的移除对整个网络连通性的影响。针对传感器失效、网络攻击等非物理扰动，引入了基于信息熵的脆弱性评估模型。第十一章：基于情景分析的交通中断响应与恢复本章侧重于建立一个高效的应急响应框架。通过建立标准化的交通中断情景库（如大规模交通事故、极端天气、城市集会），结合前述的实时估计和预测模型，系统自动识别当前状态与预设情景的匹配度。提出了快速决策支持系统，用于生成最优的资源调配方案（如警力部署、临时交通管制点设置）和交通疏散路径。强调了在恢复阶段，控制系统应优先考虑网络连通性的恢复，而非单纯追求最大吞吐量，以增强整体系统的长期可靠性。结论：面向可持续发展的未来交通系统愿景本书最后总结了当前技术进展对未来交通系统的深远影响，展望了融合低碳、共享出行和智慧城市基础设施的综合交通管理蓝图，并指出了未来在边缘计算能力、大规模联邦学习在交通数据隐私保护中的应用等关键研究方向。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我更倾向于将其视为一个“知识的索引库”，而非简单的教科书。它汇集了近些年来在国际上关于水工结构可靠性领域取得的关键进展，尤其是在极端荷载作用下的时变可靠性分析方面，提供了许多值得深入挖掘的线索。它为我们指明了未来研究的方向：如何将人工智能和大数据分析引入到水利工程的风险评估中去，以期实现更精准的早期预警和更动态的维护策略。虽然对于初学者来说，阅读门槛较高，但对于希望在水工结构可靠度设计领域深耕的专业人士和学者而言，这本书无疑是一笔宝贵的财富。它提供的不仅是现有的技术工具集，更是对未来工程安全理念变革的深刻洞察，促使读者不断思考如何应对气候变化和人类活动带来的新型风险挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和装帧给我留下了深刻的印象，那种沉稳的蓝色调搭配着清晰的字体，很符合水利水电工程领域那种严谨和可靠的感觉。初翻阅目录时，我立刻被其中涵盖的广度所吸引，它似乎不仅仅停留在理论层面，更试图将前沿的研究成果与实际工程应用紧密结合起来。我注意到其中对“不确定性建模”的探讨非常深入，这对于我们理解复杂水文气象条件下的工程安全至关重要。尤其是关于参数估计和模型选择的章节，作者似乎没有采用一刀切的方法，而是鼓励读者根据具体项目的地质条件、水文特征以及技术经济指标进行灵活的判断和选择。书中对风险识别的框架构建非常系统，从自然灾害到人为失误，再到经济政策变化，几乎囊括了所有可能影响工程全生命周期的风险源。这种全面性，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份工程风险管理的思想指南。那种对细节的打磨和逻辑的推演，让人感觉作者在其中倾注了多年的实践经验与学术思考，读起来让人感到踏实。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常学术化，尤其是在数学模型和概率论的应用部分，要求读者具备相当的专业背景才能完全跟上作者的思路。我特别欣赏它对“可靠度指标”计算方法的细致阐述，比如如何利用蒙特卡洛模拟或一阶二阶矩方法（FORM/SORM）来评估结构的抗风险能力。对于那些正在进行高坝、长隧洞等关键性水利枢纽设计的工程师来说，这些量化的工具无疑是极具价值的。它没有回避那些复杂的数学推导过程，而是将它们清晰地展示出来，这对于希望深入理解背后机理的研究生或者资深工程师来说，是避不开的学习路径。虽然某些章节的公式密度稍高，需要反复阅读和对照，但这恰恰体现了其专业深度。相比市面上一些浮于表面的介绍性书籍，这本书显然是为“硬核”的专业人士准备的，它提供了从宏观风险定义到微观构件失效概率分析的完整技术链条。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量着实令人称赞，对于一本技术性极强的著作而言，清晰的图示是理解复杂概念的桥梁。我注意到其中关于“水文极值事件概率预测”的部分，所使用的曲线拟合图和敏感性分析的散点图都非常直观。它们用视觉化的方式揭示了输入参数微小变动对最终可靠度指标的巨大影响，这对于强调风险源头控制的我们来说，是极好的警示。此外，书中案例的选取似乎也颇具匠心，虽然没有直接点出具体的工程名称，但从描述来看，涵盖了从常规水库到抽水蓄能电站等不同类型的项目，这使得理论的适用性得到了很好的检验。这种图文并茂，且兼顾理论深度与工程实例的编排方式，极大地提高了阅读的效率和信息的吸收率，让原本枯燥的概率计算变得生动起来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事水利工程前期论证工作的人员，我关注的焦点往往是如何在有限的资源和时间约束下，做出最优的风险权衡决策。这本书在“风险管理与决策优化”部分展现出了极强的现实指导意义。它不仅仅是告诉我们“这个地方可能出问题”，更重要的是，它提供了一套量化指标体系，来比较不同设计方案在风险和效益之间的平衡点。例如，书中对经济损失与安全裕度之间关系的探讨，就直接关系到项目投资的合理性。我发现它在引入了“容许风险水平”的概念后，有效地将抽象的工程安全目标转化为可操作的设计约束。这种自上而下的风险控制思路，避免了过去那种“尽可能安全”带来的资源浪费，使得工程设计决策更加科学和经济。这种强调“最优不确定性处理”而非单纯“零风险”的设计理念，才是现代大型基础设施建设所必需的。

评分☆☆☆☆☆