| 致谢 | 第5-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第15-37页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第15-18页 |
| 1.2 结构动态荷载识别方法的研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 动态荷载频域识别方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 动态荷载时域识别方法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 其它动态荷载识别方法 | 第20-21页 |
| 1.3 结构损伤识别方法研究现状 | 第21-29页 |
| 1.3.1 基于动力指纹的损伤识别法 | 第22-23页 |
| 1.3.2 基于频响函数的损伤识别法 | 第23页 |
| 1.3.3 基于模型修正的损伤识别法 | 第23-26页 |
| 1.3.4 基于时域观测的损伤识别法 | 第26页 |
| 1.3.5 基于智能技术的损伤识别法 | 第26-28页 |
| 1.3.6 基于统计信息的损伤识别法 | 第28-29页 |
| 1.4 传感器优化布置方法研究现状 | 第29-33页 |
| 1.4.1 优化准则 | 第29-32页 |
| 1.4.2 优化算法 | 第32-33页 |
| 1.5 现有研究存在的问题 | 第33-34页 |
| 1.6 本文的主要研究内容及创新点 | 第34-37页 |
| 1.6.1 本文的主要研究内容 | 第34-36页 |
| 1.6.2 主要创新与贡献点 | 第36-37页 |
| 2 时域动态荷载识别方程的不适定性分析 | 第37-51页 |
| 2.1 基于状态空间的结构动态荷载时域识别方法 | 第38-41页 |
| 2.1.1 结构动力方程的状态空间描述 | 第38-40页 |
| 2.1.2 动态荷载识别方程的最小二乘解 | 第40-41页 |
| 2.2 识别方程的不适定性分析 | 第41-42页 |
| 2.3 识别方程的求解策略 | 第42-46页 |
| 2.3.1 奇异值分解技术 | 第43-44页 |
| 2.3.2 正则化求解方法 | 第44-46页 |
| 2.4 数值仿真算例 | 第46-49页 |
| 2.4.1 方程最小二乘解与正则化解 | 第47-48页 |
| 2.4.2 传感器布置对方程性态及识别结果的影响 | 第48-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 3 基于最小不适定性准则的荷载识别传感器优化布置方法 | 第51-67页 |
| 3.1 传感器优化布置的直接算法 | 第51-53页 |
| 3.2 传感器优化布置的快速算法 | 第53-56页 |
| 3.2.1 马尔科夫参数矩阵的相关性分析 | 第53-56页 |
| 3.2.2 求解步骤 | 第56页 |
| 3.3 数值仿真算例 | 第56-66页 |
| 3.3.1 平面桁架结构 | 第56-63页 |
| 3.3.2 三维框架结构 | 第63-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 4 结构时域响应重构及传感器优化布置方法 | 第67-81页 |
| 4.1 结构时域响应重构方法 | 第68-70页 |
| 4.1.1 基于转换矩阵的时域响应重构方法 | 第68页 |
| 4.1.2 FOH时间离散方法 | 第68-70页 |
| 4.2 传感器优化布置方法 | 第70-74页 |
| 4.2.1 初始传感器布置 | 第70-73页 |
| 4.2.2 最终传感器布置 | 第73-74页 |
| 4.2.3 求解步骤 | 第74页 |
| 4.3 数值仿真算例 | 第74-80页 |
| 4.3.1 平面桁架结构 | 第74-78页 |
| 4.3.2 三维框架结构 | 第78-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 损伤识别算法中的修Tikhonov正则化方法 | 第81-99页 |
| 5.1 基于振动响应灵敏度的损伤识别方法 | 第81-84页 |
| 5.1.1 振动响应对结构刚度参数的灵敏度 | 第82-83页 |
| 5.1.2 结构刚度参数识别的迭代算法 | 第83-84页 |
| 5.2 修正Tikhonov正则化方法 | 第84-88页 |
| 5.2.1 传统Tikhonov正则化方法 | 第84-85页 |
| 5.2.2 边界约束的阈值控制与L-曲线的修正 | 第85-87页 |
| 5.2.3 基于切比雪夫多项式拟合的时域信号去噪 | 第87-88页 |
| 5.3 求解步骤 | 第88-89页 |
| 5.4 数值仿真算例 | 第89-97页 |
| 5.4.1 结构模型描述 | 第89-91页 |
| 5.4.2 数值仿真结果分析 | 第91-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 6 基于多重优化目标的结构损伤识别传感器优化布置方法 | 第99-119页 |
| 6.1 不确定性因素引起的识别误差分析 | 第99-104页 |
| 6.1.1 模型误差引起的识别误差 | 第99-101页 |
| 6.1.2 测量噪声引起的识别误差 | 第101-103页 |
| 6.1.3 荷载误差引起的识别误差 | 第103-104页 |
| 6.2 基于多重优化目标的传感器布置方法 | 第104-108页 |
| 6.2.1 多重优化目标函数 | 第105-106页 |
| 6.2.2 Pareto最优解 | 第106-107页 |
| 6.2.3 启发式搜索算法 | 第107-108页 |
| 6.3 数值仿真算例 | 第108-118页 |
| 6.3.1 结构模型描述 | 第108-109页 |
| 6.3.2 Pareto最优传感器布置 | 第109-112页 |
| 6.3.3 损伤识别结果分析 | 第112-118页 |
| 6.4 本章小结 | 第118-119页 |
| 7 结论与展望 | 第119-121页 |
| 7.1 结论 | 第119-120页 |
| 7.2 展望 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-135页 |
| 作者简历 | 第135-139页 |
| 学位论文数据集 | 第139页 |