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桥梁健康监测与工作模态分析的理论和应用及系统实现

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第15-35页
    1.1 桥梁健康监测概述第15-20页
        1.1.1 健康监测的概念第15-16页
        1.1.2 桥梁健康监测组成第16-18页
        1.1.3 桥梁健康监测的监测内容第18-19页
        1.1.4 桥梁健康监测的意义第19-20页
    1.2 桥梁健康监测系统研究现状第20-29页
        1.2.1 国外研究现状第20-22页
        1.2.2 国内研究现状第22-25页
        1.2.3 传感器优化布置第25-26页
        1.2.4 桥梁结构损伤识别第26-28页
        1.2.5 桥梁安全评估第28-29页
    1.3 存在的问题第29-30页
    1.4 选题的重要性第30-32页
        1.4.1 信号处理在SHM中的重要性第31页
        1.4.2 模态参数识别的意义第31-32页
    1.5 课题的来源第32页
    1.6 论文的研究内容和结构第32-35页
第2章 桥梁健康监测信号处理与分析第35-51页
    2.1 引言第35页
    2.2 桥梁监测信号预处理第35-38页
        2.2.1 去趋势项第35-37页
        2.2.2 数字信号滤波第37页
        2.2.3 信号重采样第37-38页
    2.3 基于傅里叶变换的稳态谱分析第38-40页
        2.3.1 傅里叶变换简介第38页
        2.3.2 快速傅里叶变换第38-39页
        2.3.3 频谱分析第39-40页
    2.4 基于Hilbert-Huang变换的现代时频分析第40-50页
        2.4.1 时频分析简介第40-42页
        2.4.2 经验模态分解第42-43页
        2.4.3 Hilbert变换及谱分析第43-45页
        2.4.4 基于HHT的仿真信号处理第45-47页
        2.4.5 基于HHT的实测信号处理第47-49页
        2.4.6 HHT存在的问题第49-50页
    2.5 小结第50-51页
第3章 环境激励桥梁模态参数识别第51-60页
    3.1 引言第51页
    3.2 环境激励模态参数识别概述第51-54页
        3.2.1 结构模态参数识别第51-52页
        3.2.2 环境激励模态参数识别的优势第52-53页
        3.2.3 环境激励模态参数识别方法第53-54页
    3.3 常用环境激励模态参数识别方法第54-59页
        3.3.1 峰值拾取法第54-55页
        3.3.2 频域分解法第55页
        3.3.3 最小二乘复频域法第55-56页
        3.3.4 自然激励技术第56-58页
        3.3.5 随机减量法第58页
        3.3.6 Ibrahim时域法第58页
        3.3.7 随机子空间法第58-59页
    3.4 存在的问题第59页
    3.5 小结第59-60页
第4章 桥梁模态参数识别的随机子空间方法第60-90页
    4.1 引言第60页
    4.2 结构动力学状态空间模型第60-65页
        4.2.1 连续时间状态空间模型第60-62页
        4.2.2 离散时间状态空间模型第62-63页
        4.2.3 随机状态空间模型第63-65页
    4.3 数据驱动的随机子空间方法第65-68页
        4.3.1 定义Hankel矩阵第65-66页
        4.3.2 卡尔曼滤波状态序列估计第66页
        4.3.3 正交投影及QR分解第66-67页
        4.3.4 系统矩阵的求解第67-68页
    4.4 协方差驱动的随机子空间方法第68-70页
        4.4.1 输出协方差矩阵第69页
        4.4.2 Toeplitz矩阵的分解第69-70页
        4.4.3 系统矩阵的求解第70页
    4.5 模态参数识别及系统阶次的确定第70-75页
        4.5.1 利用系统矩阵确定模态参数第70-71页
        4.5.2 系统阶次的确定第71-75页
    4.6 参考点的随机子空间方法第75-78页
    4.7 识别结果的不确定度分析第78-82页
        4.7.1 整体不确定度的衡量第79-80页
        4.7.2 局部不确定性来源分析第80页
        4.7.3 基于敏感性分析的局部不确定度量化第80-82页
    4.8 数值算例第82-88页
    4.9 小结第88-90页
第5章 结构初始状态对工作模态分析的影响第90-123页
    5.1 引言第90页
    5.2 考虑结构初始状态后输出协方差的计算第90-93页
    5.3 单自由度系统的数值模拟第93-96页
        5.3.1 数值模型及分析参数介绍第93-94页
        5.3.2 频率相对精度随采样数的变化第94-95页
        5.3.3 阻尼比相对精度随采样数的变化第95页
        5.3.4 频率、阻尼比相对精度随幅值比的变化第95-96页
    5.4 Jalon桥环境振动试验第96-99页
        5.4.1 Jalon桥简介第96页
        5.4.2 测点布置及分组测试第96-98页
        5.4.3 数据采集及预处理第98-99页
    5.5 Jalon桥有限元分析第99-102页
    5.6 工作模态参数识别第102-115页
        5.6.1 利用随机振动响应识别模态参数第102-105页
        5.6.2 利用混合振动响应识别模态参数第105-111页
        5.6.3 试验结果与理论计算的对比分析第111-115页
    5.7 混合的随机振动响应时长分析第115-117页
    5.8 识别的阻尼比的离散性分析第117-121页
    5.9 小结第121-123页
第6章 基于经验模态分解的模态参数识别第123-138页
    6.1 引言第123页
    6.2 基于EMD和Hilbert变换的模态参数识别第123-125页
        6.2.1 随机减量技术第124-125页
        6.2.2 模态参数识别第125页
    6.3 基于限制带宽的EMD和SSI的模态参数识别第125-129页
        6.3.1 问题的提出第125-126页
        6.3.2 EMD模态混叠第126-129页
        6.3.3 BREMD-SSI方法流程第129页
    6.4 工程实例:松头江大桥模态参数识别第129-136页
        6.4.1 松头江大桥简介第129-130页
        6.4.2 环境振动试验第130-131页
        6.4.3 利用EMD-HT识别模态参数第131-134页
        6.4.4 利用BREMD-SSI识别模态参数第134-136页
    6.5 小结第136-138页
第7章 桥梁健康监测软件开发与集成研究第138-163页
    7.1 引言第138-139页
    7.2 桥梁健康监测软件总体设计研究第139-143页
        7.2.1 设计原则第139-140页
        7.2.2 开发语言的确定第140-141页
        7.2.3 功能模块设计第141页
        7.2.4 总体流程图第141-143页
    7.3 HBHM功能模块介绍第143-152页
        7.3.1 主界面第143页
        7.3.2 用户登录第143-144页
        7.3.3 信号采集系统第144-146页
        7.3.4 信号处理系统第146-147页
        7.3.5 模态参数识别第147-149页
        7.3.6 结构损伤识别及性能评估系统第149-152页
    7.4 数据结构设计第152-154页
        7.4.1 结构体和类介绍第152-154页
        7.4.2 系统数据结构实现第154页
    7.5 数据访问技术第154-158页
        7.5.1 数据库介绍第154-155页
        7.5.2 数据库表的建立第155-156页
        7.5.3 LINQ to SQL的应用第156-158页
    7.6 HBHM软件的验证第158-161页
        7.6.1 宜昌桥动力测试第159-160页
        7.6.2 HBHM的应用情况第160-161页
    7.7 小结第161-163页
第8章 结论与展望第163-166页
    8.1 主要研究结论第163-164页
    8.2 有待进一步研究的问题第164-166页
致谢第166-167页
参考文献第167-181页
攻读博士期间发表的论文及参加的科研项目第181-182页

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