| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 选题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 结构模态参数识别的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 传统方法的结构模态参数识别 | 第15页 |
| 1.2.2 环境激励下结构的模态参数识别 | 第15-18页 |
| 1.3 结构损伤识别的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 基于动力指纹的结构损伤识别 | 第19-20页 |
| 1.3.2 基于模型修正的结构损伤识别 | 第20页 |
| 1.3.3 基于智能计算技术的结构损伤识别 | 第20页 |
| 1.4 本文研究的主要内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 帝国主义竞争算法(ICA)概述 | 第22-27页 |
| 2.1 帝国主义竞争算法(ICA)概述 | 第22-26页 |
| 2.1.1 产生初始帝国集团 | 第23页 |
| 2.1.2 帝国同化其殖民地 | 第23-24页 |
| 2.1.3 殖民地国家发生革命 | 第24页 |
| 2.1.4 交换殖民地和帝国的位置 | 第24-25页 |
| 2.1.5 计算帝国集团的总成本 | 第25页 |
| 2.1.6 帝国集团之间相互竞争 | 第25-26页 |
| 2.1.7 淘汰无殖民地的帝国 | 第26页 |
| 2.1.8 算法收敛 | 第26页 |
| 2.2 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进的帝国主义竞争算法(GBICA) | 第27-36页 |
| 3.1 基于全局最优的帝国主义竞争算法(GBICA) | 第27-30页 |
| 3.1.1 粒子群优化(PSO )算法中全局最优位置思想 | 第27-28页 |
| 3.1.2 小波变异思想 | 第28-29页 |
| 3.1.3 基于全局最优的帝国主义竞争算法(GBIC A)具体流程 | 第29-30页 |
| 3.2 改进前后算法性能测试的比较与分析 | 第30-35页 |
| 3.2.1 标准测试函数 | 第30-31页 |
| 3.2.2 测试与结果比较 | 第31-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 环境激励下基于GBICA识别结构模态参数 | 第36-54页 |
| 4.1 参数识别的数学转化和识别过程 | 第36-37页 |
| 4.2 环境激励下结构响应信号的相关函数处理法 | 第37-38页 |
| 4.3 环境激励下基于GBICA识别结构模态参数 | 第38-39页 |
| 4.3.1 问题描述与目标函数构建 | 第38页 |
| 4.3.2 环境激励下基于GBIC A的模态参数识别过程 | 第38-39页 |
| 4.4 数值算例 | 第39-53页 |
| 4.4.1 三层框架模型 | 第40-43页 |
| 4.4.2 简支梁模型 | 第43-47页 |
| 4.4.3 试验三层框架 | 第47-49页 |
| 4.4.4 实例连续梁桥 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于广义柔度矩阵差和GBICA的结构损伤识别 | 第54-73页 |
| 5.1 柔度矩阵及其灵敏度方法 | 第54-56页 |
| 5.1.1 柔度矩阵 | 第54-55页 |
| 5.1.2 基于柔度矩阵的灵敏度方法 | 第55-56页 |
| 5.2 广义柔度矩阵及其灵敏度方法 | 第56-58页 |
| 5.2.1 广义柔度矩阵 | 第56-57页 |
| 5.2.2 基于广义柔度矩阵的灵敏度方法 | 第57-58页 |
| 5.3 基于广义柔度矩阵差构建目标函数识别损伤及方法流程 | 第58-60页 |
| 5.3.1 目标函数构建 | 第58-59页 |
| 5.3.2 方法流程 | 第59-60页 |
| 5.4 数值算例 | 第60-72页 |
| 5.4.1 框架模型 | 第60-64页 |
| 5.4.2 简支梁模型 | 第64-68页 |
| 5.4.3 连续梁模型 | 第68-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究结论 | 第73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者简历 | 第82页 |
