| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·结构损伤识别研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·结构损伤识别的研究现状 | 第12-18页 |
| ·基于动力指纹特性的损伤识别方法 | 第12-14页 |
| ·基于固有频率的损伤识别方法 | 第12页 |
| ·基于振型的损伤识别方法 | 第12-13页 |
| ·基于柔度差的损伤识别方法 | 第13页 |
| ·基于模型修正的损伤识别方法 | 第13-14页 |
| ·基于曲率模态的损伤识别方法 | 第14页 |
| ·基于智能算法的损伤识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于神经网络的损伤识别方法 | 第14页 |
| ·基于遗传算法的损伤识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于信号处理的损伤识别方法 | 第15页 |
| ·基于Hilbert-Huang变换的损伤识别方法 | 第15页 |
| ·基于小波分析的损伤识别方法 | 第15页 |
| ·基于概率统计理论的损伤识别方法 | 第15-17页 |
| ·基于频响函数的结构损伤识别方法 | 第17页 |
| ·基于主成分分析的结构损伤识别方法 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容及主要创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 基本理论 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·传递率函数 | 第19-20页 |
| ·主成分分析 | 第20-22页 |
| ·主成分分析的原理 | 第20-21页 |
| ·主成分阶数的确定 | 第21页 |
| ·主成分的计算过程 | 第21-22页 |
| ·统计假设检验 | 第22-27页 |
| ·统计假设检验的基本原理 | 第23页 |
| ·一元统计分析中的t检验 | 第23-24页 |
| ·t检验的理论过程 | 第23-24页 |
| ·检验的p值 | 第24页 |
| ·多元统计分析中的F检验 | 第24-25页 |
| ·假设检验中的显著性水平及两类错误 | 第25-26页 |
| ·显著性水平的确定 | 第25-26页 |
| ·假设检验中的两类错误 | 第26页 |
| ·统计假设检验的实现步骤 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于振动传递率函数和t检验的结构损伤识别研究 | 第29-57页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·马氏距离 | 第29-30页 |
| ·基于马氏距离判别法的基本思路 | 第30页 |
| ·损伤识别的方法步骤 | 第30-36页 |
| ·数值模拟 | 第36-51页 |
| ·数值模型 | 第36-37页 |
| ·白噪声激励下的数值模拟 | 第37-50页 |
| ·有噪声情况下的数值模拟 | 第50-51页 |
| ·海洋平台实验验证 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第4章 基于振动传递率函数和多元统计假设验的结构损伤识别研究 | 第57-65页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·基于F检验的损伤识别步骤 | 第57-58页 |
| ·数值模拟 | 第58-61页 |
| ·数值模型 | 第58-59页 |
| ·白噪声激励下的数值模拟 | 第59-60页 |
| ·有噪声情况下的数值模拟 | 第60-61页 |
| ·实验验证 | 第61-62页 |
| ·本章总结 | 第62-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-69页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
