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大跨度斜拉桥运营期性能监测与评估

摘要第7-9页
abstract第9-10页
目录第11-14页
第1章 绪论第14-35页
    1.1 引言第14页
    1.2 健康监测的发展历程及应用现状第14-18页
    1.3 健康监测在斜拉桥上的应用第18-20页
    1.4 结构损伤识别研究综述第20-31页
    1.5 斜拉桥可靠性评估研究现状第31-32页
    1.6 斜拉桥健康监测存在的主要问题第32-33页
    1.7 本文的主要工作第33-35页
第2章 斜拉桥监测传感系统研究与优化第35-70页
    2.1 斜拉桥性能及状态的描述方法第35-38页
    2.2 斜拉桥监测传感器选型第38-46页
        2.2.1 斜拉桥监测传感器基本技术要求第38-39页
        2.2.2 大型桥梁健康监测常用传感器类型第39-40页
        2.2.3 光纤传感技术在桥梁健康监测中的应用第40-45页
        2.2.4 卫星定位技术在桥梁健康监测中的应用第45-46页
    2.3 斜拉桥传感测试系统优化第46-60页
        2.3.1 传感系统网络结构拓扑学优化第46-48页
        2.3.2 现场总线技术的应用第48-53页
        2.3.3 基于总线的现场分布式数据采集系统第53-55页
        2.3.4 远程数据传输与控制第55页
        2.3.5 传感器位置及数量的优化第55-60页
    2.4 斜拉桥基于总线型光纤传感系统的布置方案研究第60-69页
        2.4.1 传感系统现场布设第60-62页
        2.4.2 系统结构优化第62-64页
        2.4.3 系统的后期增容与优化第64-66页
        2.4.4 测试数据的跨区域无线传输第66-69页
    2.5 本章小节第69-70页
第3章 拉索系统运营期振动及损伤监测第70-131页
    3.1 斜拉桥运营过程中的病害分析第70-74页
        3.1.1 斜拉桥常见损坏模式第70-72页
        3.1.2 斜拉桥常见损坏的主要原因第72-74页
    3.2 斜拉桥静力监测指标第74-76页
    3.3 斜拉桥基本动力监测第76-111页
        3.3.1 基本动力特性监测第76页
        3.3.2 索塔动力特性监测第76-77页
        3.3.3 主梁动力特性监测第77页
        3.3.4 斜拉桥典型振动病害监测第77-111页
    3.4 斜拉索疲劳性能评估第111-121页
        3.4.1 拉索的疲劳问题第111-114页
        3.4.2 疲劳损伤的积累第114-115页
        3.4.3 拉索疲劳的评估方法第115-118页
        3.4.4 基于既有软件及自编程序的评估算例第118-121页
    3.5 斜拉索系统综合锈蚀监测第121-129页
        3.5.1 常用锈蚀监测方法第122-127页
        3.5.2 斜拉索系统的综合锈蚀监测第127-129页
    3.6 本章小结第129-131页
第4章 斜拉桥基于测试信号的损伤识别第131-164页
    4.1 基于小波包能量谱的结构损伤识别第131-137页
        4.1.1 结构动力状态方程及观测方程在时间域的离散第131-132页
        4.1.2 对状态方程及观测方程的多尺度描述第132-135页
        4.1.3 小波包能量谱损伤识别技术第135-137页
    4.2 基于短时傅里叶变换及连续小波变换的信号分析识别第137-145页
        4.2.1 短时傅里叶变换(STFT)及其时频窗特性第137-139页
        4.2.2 连续小波变换(CWT)及其时频窗特性第139-141页
        4.2.3 STFT与CWT对信号时频分析算例对比第141-145页
    4.3 基于CWT及测试信号的结构损伤识别第145-148页
    4.4 CWT的离散化(DWT)及在结构损伤识别中的应用第148-162页
    4.5 本章小结第162-164页
第5章 斜拉桥运营期整体性能监测与评估第164-183页
    5.1 斜拉桥监测信息的整合第164-165页
    5.2 斜拉桥基于监测信息的整体可靠性评估第165-182页
        5.2.1 运营期结构上荷载及作用的概率分布模型第165-170页
        5.2.2 斜拉桥失效模式及主要影响参数第170-171页
        5.2.3 评估的主要算法第171-172页
        5.2.4 评估算例第172-182页
    5.3 本章小结第182-183页
结论与展望第183-186页
致谢第186-187页
参考文献第187-196页
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目第196-198页
附录1 CWT基于Maple平台的实现及算法优化第198-212页
附录2 rainflow method基于Maple平台的实现及优化第212-213页

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