| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 结构损伤识别的研究综述 | 第10-19页 |
| 1.2.1 结构损伤的研究目标 | 第10-11页 |
| 1.2.2 结构损伤识别方法的分类 | 第11-16页 |
| 1.2.3 基于单元模态应变能的损伤识别方法概论 | 第16-18页 |
| 1.2.4 群智能优化算法概论 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究的内容与思路 | 第19-21页 |
| 2 单元模态应变能损伤识别的理论基础 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 结构动力分析的有限元法 | 第21-24页 |
| 2.3 动力学特征方程 | 第24-25页 |
| 2.4 单元模态应变能 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于单元模态应变能基指标的损伤识别方法 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 三种模态应变能损伤指标 | 第27-28页 |
| 3.2.1 模态应变能变化指标 | 第27页 |
| 3.2.2 模态应变能耗散率指标 | 第27-28页 |
| 3.2.3 模态应变能基指标 | 第28页 |
| 3.3 基于单元模态应变能基指标的损伤识别数值算例 | 第28-36页 |
| 3.3.1 数值算例描述 | 第28页 |
| 3.3.2 损伤识别程序的建立与识别流程 | 第28-30页 |
| 3.3.3 无噪音条件下损伤识别结果 | 第30-33页 |
| 3.3.4 存在噪音情况下的损伤识别结果 | 第33-36页 |
| 3.3.5 损伤识别结果分析 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-39页 |
| 4 基于改进鱼群算法的损伤识别 | 第39-55页 |
| 4.1 粒子群优化算法 | 第39-42页 |
| 4.1.1 粒子群优化算法的来源 | 第39页 |
| 4.1.2 粒子群优化算法的基本原理 | 第39-40页 |
| 4.1.3 标准粒子群优化算法 | 第40页 |
| 4.1.4 标准粒子群优化算法的算法流程 | 第40-41页 |
| 4.1.5 粒子群优化算法的参数控制 | 第41-42页 |
| 4.2 人工鱼群算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2.2 结构损伤检测数学模型 | 第43页 |
| 4.2.3 人工鱼群算法的基本原理 | 第43-44页 |
| 4.2.4 人工鱼群的行为描述与行为选择 | 第44-45页 |
| 4.2.5 人工鱼群算法的算法流程 | 第45页 |
| 4.2.6 人工鱼群算法的参数分析 | 第45-47页 |
| 4.2.7 人工鱼群算法优缺点 | 第47页 |
| 4.3 改进鱼群算法 | 第47-49页 |
| 4.3.1 粒子群与鱼群算法概述 | 第47-48页 |
| 4.3.2 改进鱼群算法的原理 | 第48页 |
| 4.3.3 改进鱼群算法的流程 | 第48-49页 |
| 4.4 数值模拟算例 | 第49-53页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第50页 |
| 4.4.2 结构模型及损伤工况的设定 | 第50-51页 |
| 4.4.3 损伤识别结果及分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于改进鱼群算法的两阶段损伤识别 | 第55-73页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 基于改进鱼群算法的两阶段损伤识别方法原理 | 第55-56页 |
| 5.3 基于改进鱼群算法的两阶段损伤识别方法流程 | 第56页 |
| 5.4 数值算例 | 第56-71页 |
| 5.4.1 参数设置 | 第56-57页 |
| 5.4.2 结构模型及损伤工况的设定 | 第57页 |
| 5.4.3 不考虑测量噪声的损伤识别结果 | 第57-64页 |
| 5.4.4 考虑测量噪声的损伤识别结果 | 第64-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 主要结论 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |