基于时序模型的统计模式识别在结构损伤识别中的应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 结构损伤识别技术发展 | 第13-14页 |
| 1.2.1 结构损伤识别 | 第13页 |
| 1.2.2 结构损伤识别研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究主要内容 | 第17-20页 |
| 2 基于时序模型的统计模式识别原理和方法 | 第20-34页 |
| 2.1 统计模式识别基本概念与方法 | 第20-21页 |
| 2.2 时间序列模型基本理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 时间序列相关模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 数据检验和预处理 | 第24-25页 |
| 2.3 时序建模过程与方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 模型参数估计 | 第25-26页 |
| 2.3.2 模型定阶 | 第26-27页 |
| 2.3.3 模型系数稳定性 | 第27-28页 |
| 2.3.4 模型残差检验 | 第28页 |
| 2.4 损伤敏感特征指标的提出与分类判别 | 第28-32页 |
| 2.4.1 AR模型系数和结构的相关性 | 第29-30页 |
| 2.4.2 损伤敏感特征指标的提出 | 第30页 |
| 2.4.3 分类判别 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 损伤识别数值模拟算例及损伤程度因子 | 第34-60页 |
| 3.1 损伤识别数据处理过程 | 第34页 |
| 3.2 有限元模型及损伤工况 | 第34-38页 |
| 3.2.1 有限元模型建立 | 第34-36页 |
| 3.2.2 损伤模拟及工况 | 第36-38页 |
| 3.3 数据系统建模参数的确定 | 第38-47页 |
| 3.3.1 形成数据样本集合 | 第38页 |
| 3.3.2 模型残差检验 | 第38-39页 |
| 3.3.3 模型选择及定阶 | 第39-44页 |
| 3.3.4 模型系数稳定性 | 第44-46页 |
| 3.3.5 数据样本数对损伤判别效果的影响 | 第46-47页 |
| 3.4 损伤敏感指标识别结果 | 第47-49页 |
| 3.4.1 dsf_1损伤判别结果 | 第47-48页 |
| 3.4.2 dsf_2损伤判别结果 | 第48-49页 |
| 3.4.3 判别结果讨论 | 第49页 |
| 3.5 损伤程度因子的提出与识别效果 | 第49-56页 |
| 3.5.1 损伤程度因子的提出 | 第49-50页 |
| 3.5.2 识别效果 | 第50-56页 |
| 3.5.3 识别结果讨论 | 第56页 |
| 3.6 噪声对损伤识别效果的影响 | 第56-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 BENCHMARK结构损伤识别分析研究 | 第60-76页 |
| 4.1 试验概况 | 第60-66页 |
| 4.1.1 试验模型介绍 | 第60-63页 |
| 4.1.2 试验工况模拟 | 第63-64页 |
| 4.1.3 试验数据 | 第64-65页 |
| 4.1.4 环境因素及损伤对结构动力特性的影响 | 第65-66页 |
| 4.2 损伤识别步骤 | 第66-68页 |
| 4.3 损伤识别结果分析 | 第68-74页 |
| 4.2.1 损伤判别结果 | 第68-69页 |
| 4.2.2 损伤程度和位置识别效果 | 第69-73页 |
| 4.2.3 识别效果讨论 | 第73-74页 |
| 4.4本章小结 | 第74-76页 |
| 5 结论与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 结论 | 第76-77页 |
| 5.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者简历 | 第82-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
