| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题依据 | 第11-12页 |
| ·基于振动响应的结构损伤检测方法的研究现状 | 第12-18页 |
| ·基于动力学模型的损伤检测方法 | 第13-15页 |
| ·基于信号分析的损伤检测方法 | 第15-17页 |
| ·基于人工智能的损伤检测方法 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 2 小波分析的基本原理 | 第19-32页 |
| ·傅里叶变换 | 第20-22页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第22-23页 |
| ·小波变换 | 第23-31页 |
| ·小波变换的概念 | 第23-24页 |
| ·多分辨分析 | 第24-27页 |
| ·常用的小波介绍 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 基于小波分析的海洋平台结构损伤检测研究 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·原理 | 第32-33页 |
| ·数值算例 | 第33-41页 |
| ·平台模型介绍 | 第33-35页 |
| ·不同类型杆件损伤对损伤检测的影响 | 第35-37页 |
| ·同一类型不同位置杆件损伤对损伤检测的影响 | 第37-38页 |
| ·噪声对损伤检测的影响 | 第38-39页 |
| ·不同方向振动响应信号对损伤检测的影响 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 4 基于小波细节信号结点能量的海洋平台结构损伤检测研究 | 第43-79页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·原理 | 第44-50页 |
| ·小波包结点能量的提取 | 第44-45页 |
| ·小波细节信号结点能量的提取 | 第45-47页 |
| ·概率神经网络 | 第47-48页 |
| ·基于小波细节信号结点能量的神经网络损伤检测方法 | 第48-50页 |
| ·五自由度系统 | 第50-55页 |
| ·数值验证 | 第50-54页 |
| ·细节信号的选定 | 第54-55页 |
| ·海洋平台结构数值算例 | 第55-69页 |
| ·平台模型及外荷载 | 第55-57页 |
| ·数值验证 | 第57-65页 |
| ·噪声对损伤识别的影响 | 第65-66页 |
| ·激励力的大小对损伤识别的影响 | 第66-67页 |
| ·激励力的方向对损伤识别的影响 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| ·模型试验 | 第69-77页 |
| ·试验目的 | 第69页 |
| ·物理模型 | 第69-70页 |
| ·平台固定与传感器布置 | 第70-72页 |
| ·信号采集 | 第72-74页 |
| ·损伤工况 | 第74-76页 |
| ·实验结果分析 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 5 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·主要工作及创新点 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 个人简历 | 第87页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第87页 |