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基于超声导波的混凝土泵车臂架的损伤监测方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 选题背景与研究意义第14-16页
    1.2 基于超声导波的健康监测技术国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 概述第16页
        1.2.2 结构损伤与超声导波的相互作用第16-17页
        1.2.3 基于超声导波的结构健康监测中的换能器第17-18页
        1.2.4 信号特征提取方法第18页
        1.2.5 损伤识别方法第18-19页
    1.3 混凝土泵车结构的健康监测研究现状第19-20页
    1.4 本文的研究目标与内容安排第20-22页
第二章 Lamb波理论以及基于Lamb波的健康监测系统第22-29页
    2.1 引言第22页
    2.2 结构中的Lamb波第22-24页
    2.3 Lamb波频散曲线第24-25页
    2.4 基于Lamb波的健康监测系统设计第25-28页
        2.4.1 监测系统的硬件模块第25-27页
        2.4.2 软硬件交互第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章Lamb波在钢板中的传播特性分析第29-40页
    3.1 引言第29页
    3.2 Lamb波激励频率的选择第29-32页
    3.3 有限元仿真建模第32-34页
        3.3.1 ABAQUS仿真参数设定第32页
        3.3.2 驱动器/传感器建模第32-34页
        3.3.3 损伤建模第34页
    3.4 Lamb波与不同程度的损伤相互作用的有限元仿真分析第34-39页
        3.4.1 有限元模型的建立第34-36页
        3.4.2 不同大小的孔损伤第36-37页
        3.4.3 不同深度的孔损伤第37-38页
        3.4.4 模拟损伤与真实损伤第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 损伤定位与识别方法研究第40-56页
    4.1 引言第40页
    4.2 实验平台第40-41页
    4.3 小波变换提取信号中的损伤特征第41-43页
    4.4 损伤定位第43-52页
        4.4.1 损伤定位原理第43-44页
        4.4.2 延时—累加损伤定位方法第44-45页
        4.4.3 自适应有效数据提取方法第45-47页
        4.4.4 损伤定位结果第47-52页
    4.5 基于支持向量机的损伤程度识别第52-55页
        4.5.1 特征参数向量提取第52页
        4.5.2 SVM模型的建立第52-53页
        4.5.3 损伤程度识别结果第53-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 混凝土泵车臂架结构的多损伤监测方法研究第56-68页
    5.1 引言第56页
    5.2 监测对象与实验平台第56-57页
    5.3 基于Lamb波传播特点的多损伤诊断第57-58页
    5.4 多损伤定位与边界处理方法第58-59页
        5.4.1 损伤定位准确性评估第58-59页
        5.4.2 全区域损伤定位的边界处理方法第59页
    5.5 实验结果第59-63页
        5.5.1 Lamb波激励频率选择与响应信号预处理第59-60页
        5.5.2 多损伤诊断第60页
        5.5.3 多损伤定位第60-61页
        5.5.4 定位准确性评估第61-63页
        5.5.5 多损伤定位的边界处理第63页
    5.6 一种基于主动冲击激励的无基准损伤定位方法第63-67页
        5.6.1 方法背景第63页
        5.6.2 方法原理第63-65页
        5.6.3 实验结果第65-67页
    5.7 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 全文总结第68-69页
    6.2 问题与展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第75页

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