随着中国经济的飞速发展，基础设施建设自二十世纪以来呈现井喷式上升，建设规模的增加为结构稳定性和安全性带来了挑战，岩土工程安全监测已成为关乎国民生命财产的重要议题。含水量的增加会导致岩体抗压抗剪强度降低，削弱结构的稳定性，进而造成矿井坍塌、大坝溃堤等安全事故。由于水对岩体结构的软化作用，渗水失稳已成为当前工程事故的重要因素，对岩体结构开展含水率实时监测、损伤等级评估和灾害预警工作对保障工程进展和人民安全具有重要意义。本文以声发射技术为手段，针对含水岩土工程中水分对结构损伤和声发射的影响、监测数据建模处理、含水率识别以及损伤评估等问题开展研究，全文的主要内容如下：
　　对水分-声发射-损伤等级三者的关联影响进行探讨，采用有限元仿真和单轴压缩激发声发射，利用声发射信号时域观测、功率谱分析、高阶谱分析、参数分析和谱采样分析等方法，总结了不同含水率状态下的声发射时频域特征，从数值模拟和宏观实验角度验证水分对岩石声发射的抑制作用。为了刻画水分对岩石损伤等级的影响，对不同含水率样本受压裂纹进行计算机断层扫描，通过二值像素分析量化损伤等级。利用联通域扫描和图像细化方法获得裂纹形态学指标，采用综合损伤指标量化不同含水率样本的断层扫描图像，通过定量分析得到水分对损伤的影响作用。
　　为完成监测信号的建模处理，首先模拟人脑记忆与遗忘机理，将监测数据存储系统划分为短时记忆存储区和长时记忆存储区，利用门限值控制完成噪声数据的“遗忘”和有效监测数据的“记忆”。为了完成监测数据的序列存储，提出信号简谱化模型，利用音乐谱线完成监测信号包络采样，将人耳不可感知的损伤信号折换为具有可听属性的损伤音乐指标。开展多类型损伤信号乐谱化处理实验，在结合长短时记忆网络的损伤类型识别实验中验证了此种方法对信号特征保留的功能。为了完成失效传感器数据恢复，将简谱化模型与卡尔曼算法结合，以失效前的极值和近邻传感器数据为基础完成遗失数据的拟合重建。基于环境因素作用下的参数波动规律和聚类分析提出参数两步选择法,实现声发射参数的择优筛选，给后继模式识别任务实现数据指标的科学选取。从算法对比中可以看出，虽然两步参数选择法的时间消耗较大，但选择出的参数在模式识别中表现更好。
　　为完成岩石含水率在线监测，基于模糊数学原理提出含水率模糊识别方法。利用声发射参数的统计规律，通过计算参数公差得到重要性排序，并基于此排序规划判断矩阵，得到具有环境自适应功能的权重向量。以Softmax函数对每一种含水率的输出向量为依据构建隶属度矩阵，并把自适应权重向量和隶属度矩阵的模糊计算值作为含水率识别结果。设计了砂岩-沙土层叠结构，利用有限元仿真模拟了水在此结构中渗流过程的压强分布。设计了传感器部署机械结构和声发射数据采集系统，实验中含水率模糊识别结果与真实含水率分布具有较高的一致性。开展不同颜色光引导的脑电信号采集实验，通过分析Beta波成分确定对人体专注度的影响，最终确定了适宜人体专注度的报警光颜色序列。
　　为充分利用声发射参数信息完成损伤评估，综合可靠性理论、信息熵理论、因果推理理论等对环境因素和损伤结果的逻辑关联开展不确定性推导，提出包含参数间相关性信息的时域特征波和描述损伤出现置信度的损伤信息熵向量。基于岩石损伤力学和概率统计知识提出疲劳度指标，在不同含水损伤评估实验中验证了此指标对含水损伤样本的敏感性。基于贝叶斯理论提出溯源度指标，通过信号到达时间参数完成损伤区域的概率定位。