| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 结构损伤识别的研究综述 | 第9-16页 |
| 1.2.1 结构损伤的识别内容 | 第9页 |
| 1.2.2 结构损伤识别方法的分类 | 第9-13页 |
| 1.2.3 基于模态应变能的损伤识别方法概论 | 第13-15页 |
| 1.2.4 基于贝叶斯的概率统计损伤识别方法概论 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究的内容与思路 | 第16-18页 |
| 2 单元模态应变能灵敏度损伤识别的理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 结构动力分析的有限元法 | 第18-21页 |
| 2.3 动力学特征方程 | 第21-22页 |
| 2.4 单元模态应变能 | 第22页 |
| 2.5 单元模态应变能对单元刚度参数的灵敏度 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于单元模态应变能灵敏度的损伤识别方法 | 第26-64页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于单元模态应变能的结构损伤方程组 | 第26-29页 |
| 3.2.1 模型的建立 | 第26-27页 |
| 3.2.2 结构损伤指标 | 第27页 |
| 3.2.3 损伤方程组的推导 | 第27-29页 |
| 3.3 求解病态方程组的方法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 Tikhonov 正则化方法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 奇异值截断（TSVD）法 | 第31页 |
| 3.4 确定正则化参数的方法 | 第31-33页 |
| 3.4.1 L 曲线法 | 第31-33页 |
| 3.4.2 广义交叉检验(GCV)法 | 第33页 |
| 3.5 基于单元模态应变能灵敏度的损伤识别数值算例 | 第33-62页 |
| 3.5.1 数值算例描述 | 第34页 |
| 3.5.2 损伤识别程序的建立与识别流程 | 第34-35页 |
| 3.5.3 无噪音条件下损伤识别结果 | 第35-58页 |
| 3.5.4 存在噪音情况下的损伤识别结果 | 第58-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 4 基于单元模态应变能灵敏度的贝叶斯统计损伤识别 | 第64-80页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 贝叶斯统计的基本理论 | 第64-65页 |
| 4.2.1 贝叶斯基本公式 | 第64-65页 |
| 4.2.2 线性回归模型 | 第65页 |
| 4.3 基于贝叶斯统计的损伤定量识别原理 | 第65-69页 |
| 4.4 基于贝叶斯统计的损伤识别流程 | 第69-71页 |
| 4.5 数值算例 | 第71-77页 |
| 4.5.1 结构模型及损伤工况的设定 | 第71页 |
| 4.5.2 损伤识别结果及分析 | 第71-73页 |
| 4.5.3 噪音水平对损伤识别结果的影响 | 第73-76页 |
| 4.5.4 单元损伤程度对损伤识别结果的影响 | 第76-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-80页 |
| 5 基于单元模态应变能灵敏度的贝叶斯统计两阶段识别 | 第80-96页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 基于贝叶斯统计的损伤定位识别原理 | 第80-83页 |
| 5.3 基于贝叶斯统计的两阶段损伤识别流程 | 第83-84页 |
| 5.4 数值算例 | 第84-93页 |
| 5.4.1 损伤识别结果及分析 | 第85-89页 |
| 5.4.2 噪音水平对损伤识别结果的影响 | 第89-91页 |
| 5.4.3 单元损伤程度对损伤识别结果的影响 | 第91-93页 |
| 5.5 基于贝叶斯统计的两种损伤识别方法的比较 | 第93-94页 |
| 5.6 本章小结 | 第94-96页 |
| 6 结论与展望 | 第96-98页 |
| 6.1 主要结论 | 第96-97页 |
| 6.2 展望 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-103页 |