介绍屋面渗漏对建筑物安全的影响及物联网技术在建筑监测中的重要性。
明确本文旨在通过物联网技术提高屋面渗漏预警监控系统的准确性和实时性。
强调该研究对于提高建筑物安全性和减少经济损失的意义。
概述本研究涉及的关键参数和技术手段，包括传感器部署、数据采集与处理等。
阐述从理论分析到实验验证的整体研究思路。
详细描述本研究所采用的方法和技术，包括物联网技术的应用。
介绍本文各章节的内容安排及其相互关系。
总结本研究在技术和应用方面的创新之处。
探讨屋面渗漏对建筑物造成的危害，包括安全隐患和维修成本增加。
介绍物联网技术在建筑监测领域的应用现状和前景。
分析现有屋面渗漏预警系统存在的主要问题和局限性。
讨论物联网技术在屋面渗漏预警系统中的新应用和发展趋势。
分析不同传感器在屋面渗漏监测中的适用性和优缺点。
确定用于监测屋面渗漏的关键参数，如湿度、温度等。
探讨如何通过优化参数提升预警系统的准确性。
讨论数据采集频率对预警系统性能的影响及优化策略。
描述构建数据采集系统的过程，包括硬件选择和软件配置。
提出传感器在屋面的合理部署方案，以确保全面覆盖。
介绍数据预处理的方法，包括去噪、滤波等步骤。
探讨数据存储方式和传输协议的选择，确保数据的安全和高效传输。
构建基于物理原理的渗漏模型，包括水力学和材料科学基础。
探讨如何通过实验和数据分析辨识模型参数。
介绍模型验证的方法，确保模型的可靠性和准确性。
评估模型在不同条件下的精度和稳定性。
介绍数据与物理模型融合的基本原理和优势。
讨论不同融合方法的选择及其优化策略。
描述融合模型的构建过程和实现方法。
评估融合模型在不同场景下的性能表现。
设计基于数据驱动的预警算法，包括机器学习方法。
设计基于物理模型驱动的预警算法，包括模型预测方法。
设计基于数据与物理模型融合的预警算法。
实现预警算法并进行性能测试，验证其有效性。
介绍实验平台的搭建过程，包括硬件和软件配置。
设计实验以验证预警算法的有效性，包括不同渗漏模式的模拟。
分析预警系统在实际建筑物中的应用案例，展示其效果。
分析实验结果，评估预警系统的性能和可靠性。
总结研究的主要发现和成果。
指出研究过程中遇到的问题和不足之处。
展望未来的研究方向和改进措施。