| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·结构健康监测系统及其发展现状 | 第13-14页 |
| ·基于动力测试的结构损伤识别方法概述 | 第14-22页 |
| ·动力模态指纹法 | 第14-17页 |
| ·有限元模型修正法 | 第17-18页 |
| ·物理参数识别法 | 第18-19页 |
| ·振动信号时频分析法 | 第19-20页 |
| ·模式分类法 | 第20-21页 |
| ·时间序列分析方法 | 第21-22页 |
| ·本文研究方向的提出 | 第22-24页 |
| ·统计理论在结构损伤识别方法中的应用 | 第22-23页 |
| ·结构动力响应互相关函数的相关研究 | 第23-24页 |
| ·文本的研究方向 | 第24页 |
| ·本文研究的主要内容及创新点 | 第24-28页 |
| ·文本研究的主要内容 | 第24-25页 |
| ·文本研究的创新点 | 第25-28页 |
| 第2章 动力响应互相关函数幅值向量的固形原理 | 第28-52页 |
| ·引言 | 第28-30页 |
| ·理想白噪声作用下结构动力响应互相关函数的表达式 | 第30-42页 |
| ·结构位移响应互相关函数 | 第30-33页 |
| ·加速度响应互相关函数 | 第33-39页 |
| ·速度响应互相关函数 | 第39-42页 |
| ·有限带宽白噪声激励对结构动力响应互相关函数的影响 | 第42-46页 |
| ·有限带宽白噪声激励的自相关函数 | 第42-43页 |
| ·对结构动力响应互相关函数的修正 | 第43-46页 |
| ·互相关函数幅值向量的定义及其固形原理 | 第46-49页 |
| ·互相关函数幅值向量的定义 | 第46-47页 |
| ·互相关函数幅值向量曲线的固形原理 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第3章 基于动力响应互相关函数幅值的结构损伤识别方法 | 第52-72页 |
| ·引言 | 第52-54页 |
| ·结构损伤识别方法 | 第54-57页 |
| ·损伤的初判 | 第54-55页 |
| ·损伤的定位及程度量化 | 第55页 |
| ·损伤识别方法使用中的问题讨论 | 第55-57页 |
| ·数值算例 | 第57-59页 |
| ·框架模型试验及分析 | 第59-71页 |
| ·模型及损伤模拟 | 第61-62页 |
| ·激振设备及振动测试系统 | 第62-65页 |
| ·数据整理及损伤识别 | 第65-71页 |
| ·试验总结 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 小波包分解与支持向量机在结构损伤识别中的应用 | 第72-92页 |
| ·引言 | 第72-74页 |
| ·小波理论 | 第74-79页 |
| ·小波变换及其重要特性 | 第74-76页 |
| ·小波变换与傅里叶变换、短时傅里叶变换的比较 | 第76-77页 |
| ·小波包分析 | 第77-79页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第79-84页 |
| ·小样本机器学习中的主要问题 | 第79-80页 |
| ·小样本机器学习问题的解决——统计学习理论 | 第80-81页 |
| ·支持向量机的引入及其基本思想 | 第81-84页 |
| ·基于小波变换与支持向量机的结构损伤识别方法 | 第84-86页 |
| ·小波包分解与特征向量的提取 | 第84-85页 |
| ·建立支持向量机 | 第85-86页 |
| ·试验分析 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-92页 |
| 第5章 动力响应互相关函数与支持向量机结合在结构损伤识别中的应用 | 第92-116页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·结构健康监测的BENCHMARK问题 | 第93-99页 |
| ·Benchmark模型及数值模拟研究 | 第93-96页 |
| ·Benchmark模型试验研究 | 第96-98页 |
| ·国内外基于Benchmark模型的损伤识别研究 | 第98-99页 |
| ·动力响应互相关函数与支持向量机结合的损伤识别方法 | 第99-104页 |
| ·结构动力响应及其互相关函数在损伤特征提取中的比较 | 第99-101页 |
| ·基于互相关函数的支持向量机特征值提取 | 第101-103页 |
| ·基于互相关函数的支持向量建立 | 第103-104页 |
| ·BENCHMARK模型ⅡE阶段算例分析 | 第104-114页 |
| ·互相关函数及其幅值向量分析 | 第104-111页 |
| ·互相关函数的小波包分解与支持向量机结合的损伤识别 | 第111-114页 |
| ·互相关函数分析与支持向量机结合的两阶段损伤识别方法 | 第114-115页 |
| ·支持向量机结合的模式分类损伤识别方法存在的不足 | 第114页 |
| ·两阶段结构损伤识别方法 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第6章 结论与建议 | 第116-118页 |
| ·结论 | 第116-117页 |
| ·建议 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 作者简历 | 第128-132页 |
| 学位论文数据集 | 第132页 |
