| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 剔除环境因素对频率影响的方法研究 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 环境激励下大跨桥梁结构的模态参数识别 | 第15-33页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 模态参数识别理论 | 第15-21页 |
| 2.2.1 频域分解法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 模态参数识别的NExT+ERA方法 | 第17-21页 |
| 2.3 杭州湾大桥振动加速度监测系统 | 第21-23页 |
| 2.4 加速度数据的预处理 | 第23-27页 |
| 2.5 模态参数识别 | 第27-32页 |
| 2.5.1 有限元模态分析 | 第27-28页 |
| 2.5.2 FDD方法进行模态参数识别 | 第28-29页 |
| 2.5.3 NEx T+ERA方法进行模态参数识别 | 第29-31页 |
| 2.5.4 模态识别结果的对比 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 车辆模式识别及监测数据的处理分析 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 光纤应变监测系统 | 第33-36页 |
| 3.3 应变数据的规范化 | 第36-40页 |
| 3.4 车辆模式识别 | 第40-47页 |
| 3.4.1 特征的选取 | 第40-41页 |
| 3.4.2 模式识别 | 第41-44页 |
| 3.4.3 算法实现 | 第44-47页 |
| 3.5 温湿度监测系统 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于支持向量机的变环境模态参数分析方法 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 支持向量机基本理论 | 第51-57页 |
| 4.2.1 统计学习理论 | 第51-53页 |
| 4.2.2 支持向量分类机 | 第53-56页 |
| 4.2.3 支持向量回归机 | 第56-57页 |
| 4.3 特征选择 | 第57-59页 |
| 4.3.1 温度特征选择 | 第58-59页 |
| 4.3.2 湿度特征选择 | 第59页 |
| 4.3.3 构建特征向量 | 第59页 |
| 4.4 训练集和测试集 | 第59页 |
| 4.5 核函数和参数设置 | 第59-61页 |
| 4.5.1 核函数 | 第59-60页 |
| 4.5.2 参数设置 | 第60-61页 |
| 4.6 模型评价与分析 | 第61页 |
| 4.6.1 模型评价 | 第61页 |
| 4.6.2 模型分析 | 第61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 大跨桥梁结构的模态参数分析 | 第63-71页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 模态参数的预测 | 第63-70页 |
| 5.2.1 基于FDD识别方法的预测 | 第64-66页 |
| 5.2.2 模态参数影响因素分析 | 第66-69页 |
| 5.2.3 影响因素小结 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |