基于模版的结构健康监测

22/25基于模版的结构健康监测第一部分模版驱动的结构健康监测概述 2第二部分模版创建的原理和方法 4第三部分模版匹配与健康指标提取 7第四部分模态识别和频率变化分析 10第五部分损伤定位和严重性评估 12第六部分结构监测系统的设计和部署 15第七部分模版更新和自适应技术 18第八部分模版方法在实际应用中的挑战和展望 20

第一部分模版驱动的结构健康监测概述模版驱动的结构健康监测概述

定义

模版驱动的结构健康监测（SHM）是一种通过建立健康结构的模版来监测结构健康状态的技术。该模版代表了结构的正常行为，任何偏离模版的行为都可能表明结构损坏或退化。

原理

模版驱动的SHM的原理如下：

1.模版构建：建立一个健康结构的模版，通常基于传感器数据、物理模型或其他信息。

2.在线监测：使用传感器实时收集结构数据并与模版进行比较。

3.偏差检测：识别数据与模版之间的偏差，这些偏差可能表明结构问题。

4.损伤评估：确定损伤的性质、严重程度和位置。

优点

模版驱动的SHM具有以下优点：

*准确度高：基于模版的算法可以准确地识别和定位损伤。

*灵敏度高：该技术对早期损伤非常敏感，可实现结构损伤的早期检测。

*自动执行：监测过程可以自动化，减少人工干预。

*适应性强：该技术可以适应不同的结构类型和加载条件。

*成本效益：模版驱动的SHM通常比传统SHM方法更具成本效益。

模版类型

模版驱动的SHM使用的模版类型包括：

*物理模版：基于结构的物理特性，如模态频率或阻尼。

*数据驱动的模版：基于历史或实时传感器数据。

*混合模版：结合物理和数据驱动的模版，以提高准确度。

数据源

模版驱动的SHM使用各种数据源，包括：

*应变仪表：测量结构表面的应变。

*加速度计：测量结构的加速度。

*纤维光学传感器：测量结构内部的应变或温度。

*声发射传感器：检测结构损坏产生的声波。

应用

模版驱动的SHM在各种工程结构中都有应用，包括：

*桥梁：监测桥梁的健康状况，早期检测损坏。

*建筑物：评估建筑物的结构完整性，确保居住者的安全。

*飞机：监测飞机的结构健康，识别潜在的故障。

*风力涡轮机：评估风力涡轮机的健康状况，减少停机时间。

*管道：监测管道的腐蚀和损坏，防止泄漏。

挑战

模版驱动的SHM也面临一些挑战，包括：

*模版更新：随着结构的劣化，模版需要定期更新以保持准确性。

*噪音和干扰：环境噪音和干扰源会影响传感器数据的质量。

*不确定性：模版驱动的SHM通常涉及不确定性，需要通过概率方法进行建模。

*计算成本：实时监测和损伤评估的计算成本可能很高。

研究方向

模版驱动的SHM领域正在不断发展，研究方向包括：

*自适应模版：开发能够随着结构条件变化而自动适应的模版。

*多传感器融合：整合不同类型传感器的数据以提高准确性。

*机器学习：使用机器学习算法从数据中识别损伤模式。

*健康预后：预测结构的未来健康状况并估计剩余使用寿命。

*传感器网络：优化传感器网络的布局和配置，以实现最佳监测覆盖率。第二部分模版创建的原理和方法模版创建的原理和方法

原理

结构健康监测(SHM)模版是健康结构的参考特征或基线，用于与后续测量进行比较，以检测结构损伤或退化。模版创建涉及从健康结构中提取代表性特征，以建立可随着时间推移监测的基准。

方法

有多种方法可以创建SHM模版：

1.基于物理模型的模版

*使用物理模型或有限元分析(FEA)来模拟健康结构的行为。

*提取模态参数（例如固有频率、振型和阻尼）或其他物理特征，作为模版。

*优点：高精度，反映结构的固有特性。

*缺点：需要复杂的建模和分析，对结构参数敏感。

2.基于数据的模版

*从健康结构中收集测量数据，例如应变、加速度或振动信号。

*使用机器学习或统计建模技术，从数据中提取特征。

*优点：不需要复杂的建模，对结构参数不那么敏感。

*缺点：精度可能低于基于模型的模版，对数据质量敏感。

3.混合模版

*结合基于物理模型和基于数据的技术。

*从物理模型中获取初始模版，然后使用数据更新和细化模版。

*优点：利用了两种方法的优势，提高精度并降低对结构参数的敏感性。

*缺点：建模和数据分析过程的复杂性。

模版创建步骤

1.数据采集

*对于基于数据的模版，从健康结构中收集测量数据，确保数据质量和信噪比。

*对于基于模型的模版，确定用于模拟结构行为的输入参数和边界条件。

2.特征提取

*从测量数据中提取模态参数（基于物理模型）或使用机器学习算法识别统计特征（基于数据）。

*所选特征应对损伤敏感，并能代表结构的整体行为。

3.模版估计

*拟合提取的特征，建立健康结构的基线或模版。

*可以使用统计方法（例如平均值、标准差）或机器学习模型（例如回归树、支持向量机）。

4.模版验证

*使用来自不同测量或加载条件的独立数据验证模版。

*评估模版检测损伤的能力和对结构参数变化的鲁棒性。

模版更新

随着结构使用寿命的延长，模版需要定期更新以反映结构特性的变化。这可以通过以下方式实现：

*使用在线监测数据更新基于数据的模版。

*将基于物理模型的模版与基于数据的更新相结合。

*根据结构修复或维护活动手动更新模版。

结论

SHM模版创建是监测结构健康状况的关键步骤。通过遵循适当的原理和方法，可以建立准确可靠的模版，以作为损伤检测和结构评估的基础。根据具体应用，可以采用基于物理模型、基于数据或混合的方法创建模版，以满足精度、鲁棒性和可维护性方面的要求。第三部分模版匹配与健康指标提取关键词关键要点模态特征提取

1.提取结构的模态形状、振动频率和阻尼比等特征。

2.模态特征可以反映结构的刚度、质量和阻尼特性。

3.通过模态特征的变化来评估结构的健康状况。

时频分析

1.将信号分解为时间和频率的联合表示。

2.识别结构响应中异常的频率或时间段。

3.基于时频特征的变化检测结构损伤。

损伤敏感特征

1.识别对损伤敏感的结构响应特征。

2.损伤敏感特征的选择需考虑结构类型、损伤类型和损伤程度。

3.通过损伤敏感特征的异常变化来指示损伤的存在。

损伤定位

1.根据健康指标的变化推断损伤的位置。

2.使用损伤敏感特征、模态特征或时频特征的组合进行损伤定位。

3.应用机器学习或反演技术提高损伤定位精度。

健康基准更新

1.随着结构使用时间的推移，更新健康基准以反映结构性能的变化。

2.基准更新考虑环境变化、维修记录和损伤检测结果。

3.动态基准更新可以提高健康监测的精度和可靠性。

趋势分析与预测

1.分析健康指标随时间的变化趋势。

2.预测未来的结构性能，评估潜在风险。

3.应用时间序列分析、机器学习或深度学习进行趋势预测。模版匹配与健康指标提取

模版匹配是结构健康监测中一种强大的技术，用于识别结构损坏。此技术通过将获得的信号与预先建立的损伤模式进行比较来实现。健康指标提取是模版匹配的关键步骤，用于从信号中提取与损伤相关的特征。

模版建立

模版是损伤模式的数字化表示，通常通过有限元分析或实验测试获得。模版可以是结构的模式形状、模态参数或应变分布。模态参数包括固有频率、阻尼比和模态振型。模态振型描述了结构在固有频率下振动的形状。

模态相干分析

模态相干分析是模版匹配中常用的技术。它通过比较参考模态形状（无损伤结构）和测试模态形状（损伤结构）来识别损伤。相干度系数是一个量化模态相似性的指标，范围从0到1。相干度接近1表示模态形状匹配良好，而相干度接近0表示匹配较差。

应变模式匹配

应变模式匹配涉及比较参考应变分布和测试应变分布。应变分布是应用于结构上的载荷引起结构变形的结果。通过使用应变计或数字图像相关等技术测量应变。

损伤指标提取

模态相干分析和应变模式匹配识别损伤后，下一步是提取健康指标。健康指标是量化损伤程度的指标。常用的健康指标包括：

*模态频率变化:损伤会改变结构的固有频率。频率变化的大小与损伤的严重程度成正比。

*模态阻尼变化:损伤会增加结构的阻尼。阻尼变化的大小与损伤的严重程度成正比。

*模态振型曲率:损伤会改变结构的模态振型。模态振型曲率是振型曲线的局部曲率。曲率变化与损伤位置和严重程度相关。

*应变范围变化:损伤会改变结构的应变分布。应变范围变化与损伤的大小和位置相关。

健康指标的评估

提取的健康指标需要进行评估和解释，以确定结构的损伤程度。评估方法包括：

*阈值分析:将健康指标与预先确定的阈值进行比较。超出阈值的指标表示存在损伤。

*模式识别:使用机器学习或模式识别算法将健康指标分类为不同损伤类型。

*数据融合:将来自多个传感器的健康指标结合起来，以提高损伤检测的鲁棒性。

模版匹配的优点

*对损伤位置和严重程度敏感

*适用于各种结构类型

*可以在线或离线实施

模版匹配的限制

*要求准确的模版

*对环境变化敏感

*可能需要大量传感器第四部分模态识别和频率变化分析关键词关键要点主题名称：模态识别

1.模态识别是确定结构固有模态形状和频率的过程，这对于表征结构的动态特性至关重要。

2.常用的模态识别技术包括频响函数法、输出模态估计法和环境激振法。

3.模态识别的数据质量和精度直接影响结构健康监测结果。

主题名称：频率变化分析

模态识别与频率变化分析

模态识别

模态识别是一种基于测量数据识别结构固有振型的技术。在结构健康监测中，模态识别用于确定结构的模态参数，如固有频率、振型和阻尼比。

模态参数可以通过各种技术进行识别，包括：

*实验模态分析(EMA)：通过施加激励和测量结构响应来获取模态参数。

*有限元分析(FEA)：通过求解结构的有限元模型来预测模态参数。

*模型更新：通过调整结构有限元模型的参数，使其模态参数与实验数据相匹配。

频率变化分析

频率变化分析是一种基于模态识别结果评估结构健康状况的技术。假设结构的固有频率对损伤敏感，当结构损坏时，其固有频率会发生变化。

频率变化分析有两种主要方法：

*絶対频率变化：直接比较损伤前后的结构固有频率变化值。

*频率变化率：计算结构固有频率变化相对于损伤前固有频率的百分比。

应用

模态识别和频率变化分析在结构健康监测中具有广泛的应用，包括：

*损伤检测：识别结构中损伤的存在和位置。

*损伤表征：评估损伤的严重程度和影响范围。

*结构健康评估：评估结构的整体健康状况和剩余寿命。

*预测维护：识别正在出现的损伤并制定预防性维护计划。

优点

模态识别和频率变化分析具有以下优点：

*非破坏性：不影响结构的正常操作。

*灵敏度高：能够检测早期损伤。

*基于物理建模：通过考虑结构的固有特性，提供对损伤机制的深入理解。

局限性

模态识别和频率变化分析也存在一些局限性：

*环境影响：环境条件（如温度和湿度）会影响结构的模态参数。

*模态重叠：对于模态重叠较高的结构，模态识别和频率变化分析可能具有挑战性。

*模型不确定性：有限元模型的准确性会影响频率变化分析的结果。

结论

模态识别和频率变化分析是结构健康监测的重要技术。它们提供了一种非破坏性的方法来识别、表征和评估结构中的损伤。通过考虑结构的固有特性，这些技术可以提供对损伤机制的深入理解，并为预测性维护和结构健康评估提供有价值的信息。第五部分损伤定位和严重性评估关键词关键要点损伤定位

1.基于模态分解技术，如经验模态分解（EMD）和局部平均能量（LME），从结构响应数据中提取损伤特征。通过比较损伤前后的模态特征，可以识别损伤位置。

2.利用模态应力场分析，将模态响应数据转换为应力分布。通过对比损伤前后的应力分布，可以精准定位损伤区域。

3.采用稀疏重构算法，如正交匹配追踪（OMP）和稀疏贝叶斯学习（SBL），从冗余的模态响应数据中重构损伤图像。这些图像可视化损伤位置，有助于快速准确的诊断。

损伤严重性评估

1.基于损伤指数，如模态幅值比（MACR）、模态频率变化（MFC）和模态振型变化（MVC），量化损伤对结构振动特性的影响程度。这些指数可以指示损伤严重性。

2.采用有限元建模，模拟不同损伤等级的结构响应。通过比较模拟响应和实际响应，可以评估损伤的严重程度。

3.利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和神经网络（NN），建立损伤严重性与结构响应特征之间的映射关系。这些算法可以自动化损伤严重性评估过程。损伤定位和严重性评估

损伤定位和严重性评估是基于模版的结构健康监测(SHM)的关键步骤。它们涉及确定结构损坏的位置和程度，从而为决策过程提供信息。

损伤定位

损伤定位旨在识别结构中损坏发生的确切位置。这包括：

*模态分析：通过施加外力或环境激励来测量结构的振动特征。损坏会导致模态特征的变化，例如固有频率、振型和阻尼。

*应变测量：使用应变传感器监测材料表面的应变。损坏区域应变分布发生局部变化。

*声发射：检测和定位材料破坏过程中释放的声波。损坏会产生特征声发射信号。

*图像相关：分析不同时间点的结构图像，以识别由于损坏而引起的位移和应变图案。

*视觉检查：使用肉眼或其他工具（如内窥镜）进行直接检查，以寻找损坏证据，如裂缝、变形或腐蚀。

损伤严重性评估

损伤严重性评估确定损坏的程度或严重性。这包括：

*模态参数变化：损坏导致模态参数（如固有频率）的变化量。变化的幅度与损伤严重性相关。

*应变幅度：应变传感器的输出幅度可以量化损坏区域的应变水平。

*声发射能量：声发射信号的能量与损坏的严重性成正比。

*图像相关位移：图像相关技术可以测量损坏区域的位移，从而推断出损坏的程度。

*结构响应对比：将损坏结构的响应与健康结构的响应进行比较，以量化损伤导致的刚度或阻尼损失。

损伤定位和评估的组合

为了增强诊断精度，经常将损伤定位和严重性评估技术结合使用。例如，模态分析可用于定位损坏，而图像相关可用于评估其严重性。

数据分析和解释

损伤定位和评估的数据分析和解释是一个复杂的过程。它涉及：

*信号处理：去除噪声、滤除无关的频率，并提取损伤相关的特征。

*模式识别：使用统计和机器学习技术识别代表损坏的模式或特征。

*损伤量化：确定损伤的严重程度或程度，通常以百分比或损伤指数表示。

挑战

基于模版的SHM中的损伤定位和严重性评估面临以下挑战：

*噪声和环境干扰：外力和环境噪声会降低信号质量和损害诊断精度。

*损伤复杂性：损坏可能以各种形式出现，并且可能具有非线性和不可预测的行为。

*数据不确定性：传感器的精度和可靠性会影响数据质量，进而影响诊断结果。

*模型更新：随着结构条件的变化，模态模型需要定期更新以保持准确性。

*计算成本：复杂的损伤评估算法计算成本可能很高，这会限制它们的实时应用。

结论

损伤定位和严重性评估是基于模版的SHM的重要方面。通过结合多种技术和数据分析方法，可以准确识别和评估结构损坏，从而为决策过程提供信息。了解这些技术的挑战并采取适当的措施来应对至关重要，以提高SHM的整体可靠性和有效性。第六部分结构监测系统的设计和部署关键词关键要点传感器选择与放置

1.确定监测目标和所需的监测数据类型。

2.根据传感器类型、灵敏度和成本等因素选择合适的传感器。

3.优化传感器放置，确保最大化覆盖范围和数据质量。

数据采集与处理

1.确定数据采集频率和数据处理算法。

2.采用数据预处理技术去除噪音和异常值。

3.通过特征提取和数据融合技术提取有价值的信息。

数据传输与存储

1.选择合适的通信协议和网络架构进行数据传输。

2.采用加密和安全传输措施保护数据安全。

3.优化数据存储机制，确保数据完整性、可用性和可访问性。

数据分析与结构评估

1.使用机器学习或统计方法识别数据中的模式和异常。

2.开发结构健康评估算法，评估结构的完整性和剩余寿命。

3.通过与数值模型或实验数据进行比较，验证评估结果。

结果可视化与决策支持

1.使用交互式可视化工具展示监测结果。

2.提供直观易懂的信息，以便决策者做出明智的决策。

3.探索人工智能和增强现实技术在结果可视化和决策支持中的应用。

系统维护与升级

1.制定定期维护计划，检查传感器性能和校准设备。

2.跟踪技术进步，并在需要时升级系统组件。

3.采用云计算和物联网技术，提高系统可扩展性和灵活性。结构监测系统的设计和部署

1.传感器选择和布局

*振动传感器：加速度计、陀螺仪等，用于检测结构振动

*应变传感器：应变计等，用于测量结构应变

*位移传感器：位移计、激光测距仪等，用于监测结构位移

*温度传感器：用于补偿温度对传感器测量的影响

*传感器布局应考虑监测目标、结构特性和环境因素

2.数据采集系统

*数据采集器：负责采集传感器数据，并将数据传输到数据处理系统

*数据处理系统：负责处理采集到的数据，提取特征量并进行数据分析

*通信系统：将数据从监测系统传输到远程监测中心

3.通信协议

*有线通信：使用电缆或光纤连接传感器和数据采集器

*无线通信：使用无线电波、卫星或蜂窝网络传输数据

*通信协议应满足实时性、可靠性、安全性和功耗等要求

4.供电系统

*电源模块：为传感器和数据采集器供电

*电池：为无线传感器供电

*太阳能电池板：为偏远地区的监测系统供电

*供电系统应确保监测系统的连续运行

5.部署过程

*传感器安装：按照预定的布局安装传感器，确保传感器位置准确、牢固

*数据采集系统安装：安装数据采集器和数据处理系统，并配置通信参数

*通信系统设置：配置通信协议和通信通道，确保数据传输可靠

*供电系统安装：安装电源模块或电池，并确保供电稳定

*测试和验证：对监测系统进行全面测试和验证，确保系统正常运行

6.数据管理

*数据存储：建立安全可靠的数据存储系统，用于存储采集到的数据

*数据管理平台：开发数据管理平台，用于数据查询、分析和可视化

*数据安全：采取措施保护数据免受未经授权的访问或篡改

7.维护和校准

*定期维护：对传感器和数据采集系统进行定期维护，确保系统正常运行

*校准：定期校准传感器，以确保测量精度

*软件更新：定期更新数据采集器和数据处理系统的软件，提高监测系统性能

8.响应和预警

*数据分析算法：开发数据分析算法，用于识别异常事件和潜在损伤

*预警机制：建立预警机制，当检测到异常事件时及时发出预警

*响应计划：制定响应计划，指导在发生损坏或破坏时采取的行动第七部分模版更新和自适应技术关键词关键要点主题名称：模型自适应

1.采用在线学习算法，持续更新结构模态信息，提高监测精度。

2.利用传感器网络数据，实时调整模态参数，适应结构损伤或外部环境变化。

3.通过反馈机制，将监测数据与分析模型相结合，实现模型的自适应性。

主题名称：模型融合

模版更新和自适应技术

模版更新和自适应技术是结构健康监测中至关重要的方面，旨在提高模态参数估计的精度和鲁棒性，并适应结构特性的变化。这些技术分为以下几类：

基于时间域的更新

*递推最小二乘法(RLS)：一种实时更新模态参数的迭代算法，通过最小化误差平方和来更新模态模型。

*加权最小二乘法(WLS)：类似于RLS，但赋予最新测量更高的权重，以跟踪结构变化。

*扩展卡尔曼滤波器(EKF)：一种非线性滤波算法，同时估计模态参数及其协方差矩阵，以应对结构非线性和不确定性。

基于频率域的更新

*频率响应函数(FRF)再现：使用在线测量的FRF来更新模态模型的参数，通过最小化计算的和测量的FRF之间的差异。

*基于输出的模态分析(OMA)：一种仅使用输出测量值（例如加速度或应变）来估计模态参数的技术，无需输入激励。

基于子空间的更新

*主成分分析(PCA)：一种数据降维技术，将高维测量投影到较低维度的子空间，从而简化模态参数的更新。

*系统识别方法：使用系统识别算法（例如N4SID或ARMAX）从测量数据中直接估计模态模型的参数。

基于模型的更新

*有限元模型更新(FEMU)：通过修改有限元模型的参数来匹配测量的模态参数，从而更新结构模型。

*基于贝叶斯的更新：一种基于概率论的框架，通过将先验知识和观测数据结合起来，更新模态模型的概率分布。

自适应技术

*自适应采样率调整：动态调整采样率，以适应结构特性的变化，在结构变化剧烈时提高采样率，在结构稳定时降低采样率。

*自适应模式过滤：一种基于统计学的技术，自动检测和滤除测量中的噪声和非模态成分，提高参数估计的准确性。

*自适应触发：根据测量数据的变化率或其他指标，触发模态参数的更新，避免不必要的计算和消耗。

应用

模版更新和自适应技术在结构健康监测中具有广泛的应用，包括：

*桥梁和建筑物监测：检测结构损伤、劣化和疲劳。

*航空航天结构监测：评估飞机和航天器的结构完整性。

*风力涡轮机监测：优化涡轮机性能和预测故障。

*机械系统监测：诊断机器故障和优化维护策略。

模版更新和自适应技术的持续发展和改进对于提高结构健康监测系统的精度、鲁棒性和实用性至关重要。第八部分模版方法在实际应用中的挑战和展望关键词关键要点1.实时性挑战和展望

1.模版方法在实时监测中面临数据传输、处理和决策的延时问题。

2.随着物联网和边缘计算技术的发展，实时性挑战有望得到缓解，实现数据的快速收集、处理和响应。

2.数据质量和鲁棒性

模版方法在实际应用中的挑战

1.数据质量和可用性

*模版方法依赖于高质量的训练数据，以创建准确和可靠的模版。然而，获取和维护此类数据集可能具有挑战性，特别是对于结构复杂的结构和环境的监测。

*传感器的可靠性、可扩展性和长期稳定性对于收集可靠数据至关重要。

2.模型复杂性与计算成本

*对于大型或复杂的结构，模版方法可能需要复杂的模型，这会导致高计算成本。

*实时监控的需求会进一步加剧这一挑战，需要高性能计算能力。

3.参数优化和超参数调整

*模版方法中的参数和超参数（例如，邻域大小、相似性度量）对模型的准确性和鲁棒性有重大影响。

*手动优化这些参数可能很繁琐且耗时。自动参数调整技术可以帮助解决这一挑战，但它们也需要计算资源和专业知识。

4.环境变化和不确定性

*结构健康监测系统需要应对环境变化，例如温度、湿度和负荷的影响。

*模版方法在处理这些不确定性和适应改变的实际情况时可能面临困难。

模版方法的展望

1.人工智能和机器学习

*人工智能技术，如深度学习和增强学习，有望提高模版方法的准确性和鲁棒性。

*机器学习算法可以自动化参数优化和超参数调整过程，并提高模型对环境变化的适应性。

2.分布式计算和云平台

*云平台和分布式计算架构可以提供扩展性和计算资源，以处理复杂的模型和实时监测的要求。

*这将使模版方法在大型基础设施和广泛分布式结构的监测中变得可行。

3.传感技术进步

*新型传感技术，如光纤传感器、微机电系统(MEMS)传感器和无线传感器网络，正在不断改进。

*这些进步可以提高数据收集的质量和覆盖范围，从而增强模版方法的准确性和可靠性。

4.标准化和协作

*对于模版方法的广泛采用，标准化是必要的，以确保不同系统和数据格式之间的互操作性。

*研究人员和行业专家之间的协作对于共享最佳实践、促进技术发展和建立用于结构健康监测的通用平台至关重要。

总结

模版方法在结构健康监测中提供了强大的框架，但实际应用面临着数据质量、模型复杂性、环境变化和不确定性等挑战。人工智能、分布式计算、传感技术进步和标准化的进步正在塑造模版方法的未来，使其成为结构健康监测中越来越强大的工具。关键词关键要点主题名称：模版驱动的结构健康监测

关键要点：

1.模版驱动的结构健康监测(TM-SHM)是一种基于预先定义的模版来检测和表征结构损坏的非破坏性检测方法。

2.TM-SHM使用感测数据中的模式识别和机器学习算法来识别与损坏相关的特征和异常。

3.相比于传统方法，TM-SHM具有适应性强、准确性和成本效益高的优势。

主题名称：模版开发

关键要点：

1.损伤模版开发是TM-SHM的关键步骤，涉及基于训练数据创建代表特定损伤类型的模式。

2.模版开发需要考虑数据类型、损坏机制和环境因素的影响。

3.优化模版开发过程对于提高损伤检测的准确性至关重要。

主题名称：感测技术

关键要点：