| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-20页 |
| ·基于动力特性指纹的损伤识别方法 | 第13页 |
| ·基于窗口傅里叶变换的损伤识别方法 | 第13-15页 |
| ·基于Wigner-Ville变换的损伤识别方法 | 第15页 |
| ·基于小波变换的损伤识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的损伤识别方法 | 第16-17页 |
| ·基于相关函数的损伤识别方法 | 第17-18页 |
| ·基于时间序列模型的损伤识别方法 | 第18-19页 |
| ·基于Hilbert-Huang变换的损伤识别方法 | 第19-20页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第20-23页 |
| 第2章 基本原理 | 第23-31页 |
| ·Hilbert-Huang变换 | 第23-27页 |
| ·固有模态函数(IMF) | 第23-24页 |
| ·EMD —“筛分”过程 | 第24-26页 |
| ·EMD的特点 | 第26页 |
| ·Hilbert谱 | 第26-27页 |
| ·AR模型 | 第27-30页 |
| ·AR模型的基本理论 | 第27-28页 |
| ·AR模型的模型定阶 | 第28-29页 |
| ·AR模型在MATLAB中的实现 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于Hilbert-Huang变换与AR模型的结构损伤识别研究 | 第31-53页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·损伤识别方法 | 第31-33页 |
| ·基于损伤特征指标DI的结构损伤预警 | 第31-32页 |
| ·基于瞬时相位的结构损伤程度识别 | 第32-33页 |
| ·数值模拟 | 第33-46页 |
| ·模拟模型 | 第33-34页 |
| ·模拟损伤工况 | 第34页 |
| ·白噪声激励下的数值模拟 | 第34-39页 |
| ·非平稳激励下的数值模拟 | 第39-45页 |
| ·测量噪声的影响 | 第45-46页 |
| ·实验验证 | 第46-51页 |
| ·实验模型 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于改进的Hilbert-Huang变换与AR模型的结构损伤识别研究 | 第53-71页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·EMD的改进措施 | 第53-57页 |
| ·有效信号的筛选 | 第53-54页 |
| ·信号的降噪处理 | 第54-57页 |
| ·结构损伤识别方法 | 第57-58页 |
| ·基于损伤特征指标DI的结构损伤预警 | 第57-58页 |
| ·基于瞬时相位的结构损伤程度识别 | 第58页 |
| ·数值模拟 | 第58-66页 |
| ·白噪声激励下的数值模拟 | 第58-61页 |
| ·非平稳激励下的数值模拟 | 第61-64页 |
| ·测量噪声的影响 | 第64-66页 |
| ·实验验证 | 第66-69页 |
| ·实验模型 | 第66页 |
| ·实验结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
