环境激励下大跨空间钢结构参数识别与损伤预警
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-38页 |
| ·课题来源、研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·加速度传感器优化布置研究现状 | 第16-20页 |
| ·传感器优化布置中的布点准则 | 第17-18页 |
| ·传感器优化布置中的优化算法 | 第18-20页 |
| ·目前研究中的不足 | 第20页 |
| ·振动信号降噪研究现状 | 第20-24页 |
| ·基于小波变换的降噪法 | 第21-22页 |
| ·其他降噪方法 | 第22-24页 |
| ·目前研究中的不足 | 第24页 |
| ·模态参数识别研究现状 | 第24-27页 |
| ·频域法 | 第24-25页 |
| ·时域法 | 第25-26页 |
| ·时频域法 | 第26页 |
| ·目前研究中的不足 | 第26-27页 |
| ·环境因素对模态参数的影响 | 第27-28页 |
| ·模型修正技术研究现状 | 第28-32页 |
| ·矩阵型修正方法 | 第28-29页 |
| ·基于灵敏度分析的修正方法 | 第29-30页 |
| ·考虑不确定性的修正方法 | 第30-32页 |
| ·结构损伤识别研究现状 | 第32-35页 |
| ·确定性损伤识别方法 | 第32-34页 |
| ·考虑不确定性的损伤识别方法 | 第34-35页 |
| ·本文主要研究内容 | 第35-38页 |
| 第2章 模态测试加速度传感器优化布置 | 第38-57页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·监控振型及传感器数目的确定 | 第38-40页 |
| ·监控振型的选取 | 第38-39页 |
| ·传感器数目的确定 | 第39-40页 |
| ·基于有效独立法的传感器优化布置 | 第40-41页 |
| ·有效独立法基本原理 | 第40页 |
| ·有效独立-驱动点法 | 第40-41页 |
| ·基于遗传算法的传感器优化布置 | 第41-44页 |
| ·遗传算法理论 | 第41-42页 |
| ·遗传算法在传感器优化布置中的步骤 | 第42页 |
| ·传感器优化布置中适应度函数的确定 | 第42-44页 |
| ·基于分步计算的传感器优化布置算法 | 第44-45页 |
| ·传感器优化布置的评价指标 | 第45页 |
| ·算例分析 | 第45-55页 |
| ·国家游泳中心有限元模型的建立 | 第45-48页 |
| ·监控振型阶数的确定 | 第48-50页 |
| ·优化结果与分析 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第3章 振动信号的降噪处理 | 第57-78页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·噪声来源及分类 | 第57-58页 |
| ·小波阈值降噪 | 第58-63页 |
| ·小波阈值降噪原理 | 第58-59页 |
| ·分解层数的确定 | 第59-62页 |
| ·阈值的选取及处理 | 第62-63页 |
| ·奇异值分解降噪 | 第63-66页 |
| ·奇异值分解降噪原理 | 第63-65页 |
| ·重构阶次的确定 | 第65-66页 |
| ·数值算例 | 第66-70页 |
| ·基于模极大值的小波分解层数的确定 | 第66-68页 |
| ·基于模极大值的SVD 重构阶次的确定 | 第68-70页 |
| ·工程应用 | 第70-77页 |
| ·小波阈值降噪结果 | 第72-74页 |
| ·奇异值分解降噪效果 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 结构模态参数识别及变异性分析 | 第78-104页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·基于小波变换的模态参数识别理论 | 第78-82页 |
| ·自然激励技术 | 第79-80页 |
| ·频率、阻尼比识别原理 | 第80-81页 |
| ·振型识别原理 | 第81-82页 |
| ·小波参数优化 | 第82-86页 |
| ·时频分辨率 | 第82-83页 |
| ·端点效应 | 第83页 |
| ·基于遗传算法的小波参数优化 | 第83-86页 |
| ·模态参数识别算例分析 | 第86-92页 |
| ·三自由度系统模态参数识别 | 第86-90页 |
| ·国家游泳中心模态参数识别 | 第90-92页 |
| ·实测模态参数变异性分析 | 第92-99页 |
| ·温度对结构动力特性的影响机理 | 第99-103页 |
| ·温度对弹性模量的影响 | 第99-100页 |
| ·温度对结构内力的影响 | 第100-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第5章 基于支持向量机的有限元模型修正 | 第104-122页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·多输出支持向量回归算法原理 | 第105-107页 |
| ·支持向量机参数选择 | 第107-110页 |
| ·基于遗传算法的参数选择 | 第107-108页 |
| ·数值算例 | 第108-110页 |
| ·区间分析 | 第110-111页 |
| ·有限元模型修正的方法 | 第111-112页 |
| ·算例分析 | 第112-114页 |
| ·工程应用 | 第114-121页 |
| ·实测模态参数的不确定性 | 第114-115页 |
| ·模型误差分析与修正参数选择 | 第115-117页 |
| ·模型修正与验证 | 第117-118页 |
| ·修正前后结构静动力特性对比 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 基于统计模式识别的损伤预警 | 第122-140页 |
| ·引言 | 第122页 |
| ·损伤特征参数的建立 | 第122-123页 |
| ·特征参数的降维 | 第123-124页 |
| ·基于统计判别的损伤预警 | 第124-126页 |
| ·环境因素影响的处理 | 第126-128页 |
| ·外界激励影响的处理 | 第126-127页 |
| ·温度风速影响的处理 | 第127-128页 |
| ·数值算例 | 第128-136页 |
| ·损伤敏感性分析 | 第130-135页 |
| ·噪声鲁棒性分析 | 第135-136页 |
| ·工程应用 | 第136-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 结论 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-160页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第160-164页 |
| 致谢 | 第164-166页 |
| 个人简历 | 第166页 |
