| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 损伤识别方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于模态域的损伤识别方法 | 第12页 |
| 1.2.3 基于智能计算技术的损伤识别方法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 基于动力响应分析的损伤识别方法 | 第13-14页 |
| 1.2.5 环境激励下的损伤识别方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 基于小波包能量谱的钢框架结构两阶段损伤识别与定位研究 | 第18-42页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 小波包能量谱介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.1 小波包分析简介 | 第18页 |
| 2.2.2 小波包能量谱计算 | 第18-19页 |
| 2.3 结构损伤指标的构建 | 第19-22页 |
| 2.3.1 损伤识别与位置的初步判定 | 第19-21页 |
| 2.3.2 损伤所在层位置的确定 | 第21-22页 |
| 2.4 小波参数的选取 | 第22-23页 |
| 2.4.1 小波函数的选择 | 第22页 |
| 2.4.2 小波包分解层数的选择 | 第22-23页 |
| 2.5 数值模型与动力响应提取 | 第23-27页 |
| 2.5.1 结构损伤的有限元模拟 | 第23-24页 |
| 2.5.2 结构动力响应的提取 | 第24-27页 |
| 2.6 损伤识别分析 | 第27-37页 |
| 2.6.1 确定小波计算参数 | 第27页 |
| 2.6.2 损伤对能量谱的影响 | 第27-29页 |
| 2.6.3 损伤识别以及位置初判 | 第29-35页 |
| 2.6.4 损伤层数的确定 | 第35-37页 |
| 2.7 两阶段损伤识别方法的验证 | 第37-40页 |
| 2.8 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 随机激励下基于结构动力响应的损伤识别方法 | 第42-66页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 基于互相关函数的损伤识别 | 第43-49页 |
| 3.2.1 自然激励技术(NExT法) | 第44页 |
| 3.2.2 数值算例 | 第44-49页 |
| 3.3 基于虚拟脉冲响应函数的损伤识别 | 第49-58页 |
| 3.3.1 虚拟脉冲响应函数 | 第49-50页 |
| 3.3.2 数值算例 | 第50-58页 |
| 3.4 损伤指标ESAD与ERVD的比较 | 第58-61页 |
| 3.5 虚拟脉冲响应函数对动力响应的适用性分析 | 第61-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 环境激励下基于小波包能量谱的钢框架结构损伤识别 | 第66-90页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 有限元模型的建立以及环境激励的模拟 | 第66-69页 |
| 4.2.1 有限元模型的建立 | 第66-68页 |
| 4.2.2 环境激励的模拟 | 第68-69页 |
| 4.3 结构损伤的模拟以及动力响应的提取 | 第69-71页 |
| 4.3.1 损伤工况的设定 | 第69页 |
| 4.3.2 结构动力响应的提取 | 第69-71页 |
| 4.4 求取虚拟脉冲响应函数的关键参数问题 | 第71-76页 |
| 4.4.1 输入数据长度的影响 | 第72-74页 |
| 4.4.2 输出数据长度的影响 | 第74-75页 |
| 4.4.3 窗函数的影响 | 第75-76页 |
| 4.5 环境激励下钢框架结构的损伤识别 | 第76-82页 |
| 4.5.1 环境激励下的损伤识别效果 | 第76-80页 |
| 4.5.2 损伤识别的多工况验证 | 第80-82页 |
| 4.6 不同测点所得虚拟脉冲响应函数对损伤识别效果的影响 | 第82-88页 |
| 4.7 本章小结 | 第88-90页 |
| 第5章 结论与展望 | 第90-92页 |
| 5.1 研究所得结论 | 第90页 |
| 5.2 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 附录 | 第100页 |
