考虑正分析先验信息的震后高拱坝损伤识别研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 引言 | 第10-11页 |
| 1.3 水工结构损伤识别研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 无模型的水工结构损伤识别 | 第12-13页 |
| 1.3.2 有模型的水工结构损伤识别 | 第13-15页 |
| 1.4 考虑不确定性影响的结构损伤识别研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4.1 概率类方法的不确定性损伤识别 | 第15-16页 |
| 1.4.2 非概率类方法的不确定性损伤识别 | 第16-18页 |
| 1.5 高拱坝的地震损伤破坏分析 | 第18-19页 |
| 1.6 本文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 基本理论 | 第21-29页 |
| 2.1 地震损伤分析的基本理论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 混凝土塑性损伤模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 混凝土本构关系 | 第22-24页 |
| 2.2 损伤反演分析的基本理论 | 第24-28页 |
| 2.2.1 基于BP神经网络的代理模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 遗传算法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 模糊集理论 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 高拱坝的震后损伤模式分析 | 第29-42页 |
| 3.1 工程背景 | 第29页 |
| 3.2 高拱坝有限元建模和校验 | 第29-31页 |
| 3.2.1 高拱坝有限元建模 | 第29-30页 |
| 3.2.2 高拱坝模型校验 | 第30-31页 |
| 3.3 高拱坝地震损伤分析计算参数选取 | 第31-35页 |
| 3.3.1 拱坝分区 | 第32页 |
| 3.3.2 混凝土塑性损伤模型计算参数 | 第32-33页 |
| 3.3.3 地震波选取 | 第33-35页 |
| 3.4 地震作用下高拱坝的损伤破坏分析 | 第35-39页 |
| 3.5 高拱坝的震后损伤模式 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于高拱坝震后损伤模式的损伤识别 | 第42-55页 |
| 4.1 结构损伤指标及测点布置 | 第42-43页 |
| 4.2 基于震后损伤模式的高拱坝代理模型 | 第43-47页 |
| 4.3 结合损伤模式筛选种群的遗传算法 | 第47-49页 |
| 4.3.1 目标函数 | 第47页 |
| 4.3.2 种群个体构造方式 | 第47-48页 |
| 4.3.3 基于遗传算法的损伤识别流程 | 第48-49页 |
| 4.4 损伤识别结果分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 计算工况 | 第49-50页 |
| 4.4.2 引入损伤模式时损伤识别结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4.3 与不引入损伤模式时的识别结果对比 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于模糊集理论的震后高拱坝损伤识别 | 第55-73页 |
| 5.1 模态参数隶属度函数的构造方法 | 第55-57页 |
| 5.2 基于模糊集理论的遗传算法 | 第57-63页 |
| 5.2.1 目标函数 | 第57-59页 |
| 5.2.2 种群个体构造方式 | 第59-60页 |
| 5.2.3 计算频率极值 | 第60页 |
| 5.2.4 计算振型极值 | 第60-62页 |
| 5.2.5 损伤识别流程 | 第62-63页 |
| 5.3 损伤识别结果分析 | 第63-72页 |
| 5.3.1 模拟真实损伤与模态参数的隶属度函数 | 第63-68页 |
| 5.3.2 基于模糊集理论的损伤识别结果分析 | 第68-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
