基于振动测试技术的结构损伤识别研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 现有测试技术在结构健康监测中的应用 | 第13-15页 |
| 1.2.1 结构健康监测 | 第13页 |
| 1.2.2 传统传感器与无线传感器的应用优缺点 | 第13-14页 |
| 1.2.3 无线传感器的国内外相关研究进展 | 第14页 |
| 1.2.4 多维振动测试技术 | 第14-15页 |
| 1.3 现有损伤识别理论的研究进展 | 第15-17页 |
| 1.3.1 损伤部位向量法的国内外相关研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3.2 模态参数损伤识别方法 | 第16页 |
| 1.3.3 小波分析在结构损伤分析的研究进展 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 两个典型结构的损伤识别分析 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 钢框架层剪切模型的损伤识别 | 第19-24页 |
| 2.2.1 模型算例分析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于损伤部位向量法的框架损伤诊断 | 第21-24页 |
| 2.2.3 结论 | 第24页 |
| 2.3 拱结构损伤识别研究 | 第24-29页 |
| 2.3.1 模态损伤分析研究的国内外现状 | 第24页 |
| 2.3.2 拱结构模型的损伤分析 | 第24-29页 |
| 2.3.3 结论 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 钢框架结构试验及损伤分析 | 第30-53页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 钢框架结构试验 | 第30-39页 |
| 3.2.1 试验模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 试验仪器 | 第31-33页 |
| 3.2.3 传感器的布置 | 第33-34页 |
| 3.2.4 试验过程及数据采集 | 第34-39页 |
| 3.3 试验数据处理及参数损伤识别 | 第39-52页 |
| 3.3.1 结构振动响应信号处理 | 第39-49页 |
| 3.3.2 模态参数损伤识别 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于小波分析图像压缩技术手段的损伤识别 | 第53-66页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 小波变换在结构损伤分析中的概述 | 第53-58页 |
| 4.2.1 小波分析原理 | 第53-54页 |
| 4.2.2 图像压缩理论 | 第54-57页 |
| 4.2.3 用小波变换实现数据压缩和图像处理 | 第57-58页 |
| 4.3 小波压缩技术与结构损伤识别 | 第58-65页 |
| 4.3.1 小波与结构损伤识别 | 第58页 |
| 4.3.2 小波变换对钢框架结构的损伤识别 | 第58-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于多维振动测试技术的结构损伤分析 | 第66-79页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 结构多维振动测试系统 | 第66-68页 |
| 5.2.1 测试系统基本原理 | 第66-68页 |
| 5.2.2 测试系统试验基本步骤 | 第68页 |
| 5.3 多维振动测试系统试验 | 第68-77页 |
| 5.3.1 传统测试系统与多维测试系统 | 第68-69页 |
| 5.3.2 结构动力特性 | 第69-71页 |
| 5.3.3 测试系统损伤试验 | 第71-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 结论 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
