| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 前言 | 第9-14页 |
| 一、石油井架结构损伤识别研究的意义 | 第9页 |
| 二、结构损伤识别研究状况及发展趋势 | 第9-11页 |
| 三、结构损伤识别相关技术的发展 | 第11-12页 |
| 四、本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第一章 基于模态分析的结构损伤识别基本理论 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·基本原理及识别过程 | 第15-16页 |
| ·动力指纹类损伤识别 | 第16-22页 |
| ·基于模态频率的损伤识别 | 第16-17页 |
| ·基于模态振型差的损伤识别 | 第17页 |
| ·基于曲率模态和应变模态的损伤识别 | 第17-18页 |
| ·基于刚度变化的结构损伤识别 | 第18-21页 |
| ·动力指纹类损伤识别总结 | 第21-22页 |
| 第二章 基于柔度矩阵的井架损伤位置识别 | 第22-40页 |
| ·柔度阵法的结构损伤识别发展现状 | 第22页 |
| ·刚度、柔度与模态参数 | 第22-23页 |
| ·柔度阵法损伤定位的基本原理 | 第23-24页 |
| ·模态向量对柔度矩阵的影响分析 | 第24-26页 |
| ·基于柔度矩阵的井架损伤定位分析 | 第26-39页 |
| ·有限元分析软件ANSYS 简介 | 第26-27页 |
| ·Mathworks. MATLAB 简介 | 第27-28页 |
| ·结构模型的建立 | 第28-34页 |
| ·基于柔度矩阵的损伤定位分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 支持向量机 | 第40-54页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第40-49页 |
| ·机器学习的基本问题和方法 | 第40-42页 |
| ·统计学习理论的基本内容 | 第42-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-49页 |
| ·支持向量机回归（SUPPORT VECTOR REGRESSION, SVR） | 第49-52页 |
| ·线性回归问题 | 第49-51页 |
| ·特征空间与核方法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于支持向量机的井架损伤程度识别 | 第54-63页 |
| ·支持向量机损伤识别基本步骤 | 第54页 |
| ·基于柔度曲率差损伤识别指标的支持向量机损伤辨识 | 第54-62页 |
| ·柔度曲率差损伤识别指标 | 第55页 |
| ·支持向量机工具箱—LS_SVMlab | 第55-57页 |
| ·支持向量机样本采集 | 第57-59页 |
| ·支持向量机训练与测试 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 总结及展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表文章目录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-75页 |