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基于运行模态的桥梁结构损伤识别对比研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 桥梁结构健康监测的意义第11-12页
    1.2 传感器优化布置研究现状第12-14页
        1.2.1 传感器数量优化第12-13页
        1.2.2 传感器位置优化第13-14页
    1.3 环境激励下模态参数识别方法研究现状第14-17页
        1.3.1 频域法第14-15页
        1.3.2 时域法第15-17页
    1.4 结构损伤识别研究现状第17-21页
        1.4.1 有反演的损伤识别第17-18页
        1.4.2 无反演的损伤识别第18-21页
    1.5 现有研究与应用的不足第21页
    1.6 主要研究内容及方法第21-24页
第二章 传感器优化布置方法第24-29页
    2.1 优化准则第24页
    2.2 8种经典算法第24-28页
        2.2.1 有效独立法第24页
        2.2.2 逐步累积法第24-25页
        2.2.3 逐步消减法第25-26页
        2.2.4 遗传算法第26页
        2.2.5 EI及MAC混合算法第26-27页
        2.2.6 EI-逐步消减法第27页
        2.2.7 EI-逐步累积法第27页
        2.2.8 QR-MAC混合算法第27-28页
    2.3 算法演变及联系第28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 模态识别方法第29-50页
    3.1 评价指标第29-30页
        3.1.1 模态幅值相干系数MAC第29页
        3.1.2 模态相位共线性指标MPC第29-30页
    3.2 频域法第30-32页
        3.2.1 频域分解法第30-32页
    3.3 时域法第32-48页
        3.3.1 信号处理第32-35页
        3.3.2 ITD法第35-37页
        3.3.3 STD法第37-40页
        3.3.4 复指数法第40-42页
        3.3.5 随机子空间法第42-45页
        3.3.6 特征系统实现算法第45-48页
    3.4 6种算法数值分析方法第48-49页
    3.5 振型扩展第49页
    3.6 本章小结第49-50页
第四章 基于模态参数的损伤识别第50-61页
    4.1 基于频率的损伤识别第50-53页
        4.1.1 理论分析第50-52页
        4.1.2 损伤指标及适用性第52页
        4.1.3 识别流程第52-53页
    4.2 基于曲率模态的损伤识别第53-56页
        4.2.1 理论分析第53-54页
        4.2.2 损伤指标及适用性分析第54-55页
        4.2.3 识别流程第55-56页
    4.3 基于柔度矩阵的损伤识别第56-60页
        4.3.1 理论分析第56-58页
        4.3.2 损伤指标及适用性分析第58-59页
        4.3.3 识别流程第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 结构模态参数的噪声研究第61-65页
    5.1 噪声的来源第61页
    5.2 噪声的模拟第61-62页
    5.3 噪声对损伤指标的影响第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第六章 模态分析及损伤识别工具箱的开发第65-80页
    6.1 软件平台第65页
    6.2 设计原则第65-66页
    6.3 功能模块介绍第66-79页
        6.3.1 数据预处理模块第66-67页
        6.3.2 模态识别模块第67-75页
        6.3.3 损伤识别模块第75-79页
    6.4 本章小结第79-80页
第七章 工程应用第80-126页
    7.1 连续刚构第80-116页
        7.1.1 理论计算第80-81页
        7.1.2 传感器优化布置第81-88页
        7.1.3 模态参数识别第88-105页
        7.1.4 损伤识别第105-116页
    7.2 悬索桥第116-124页
        7.2.1 桥梁及健康监测系统概况第116-118页
        7.2.2 模态参数识别第118-124页
    7.3 本章小结第124-126页
第八章 结论与展望第126-129页
    8.1 结论第126-127页
    8.2 展望第127-129页
参考文献第129-137页
致谢第137页

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