基于物理参数辨识的结构损伤识别方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·文献回顾与综述 | 第13-17页 |
| ·损伤敏感参数 | 第13-15页 |
| ·参数辨识 | 第15-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 结构参数对损伤的适用性分析 | 第19-38页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·物理参数 | 第19-20页 |
| ·模态参数 | 第20-21页 |
| ·动力指纹 | 第21-24页 |
| ·模态保证准则 | 第21-22页 |
| ·模态应变能 | 第22-23页 |
| ·曲率模态 | 第23页 |
| ·柔度矩阵 | 第23-24页 |
| ·数值算例 | 第24-37页 |
| ·五层集中质量剪切型结构模型 | 第24-28页 |
| ·两端固支梁结构模型 | 第28-32页 |
| ·平面桁架结构模型 | 第32-36页 |
| ·数值算例小结 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于滤波技术的结构损伤识别 | 第38-57页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·状态间模型 | 第38-42页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第42-43页 |
| ·标准卡尔曼滤波 | 第42-43页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第43页 |
| ·粒子滤波 | 第43-49页 |
| ·贝叶斯估计 | 第44-45页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第45-46页 |
| ·粒子滤波算法的实现 | 第46-49页 |
| ·数值算例 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于单目标优化算法的结构损伤识别 | 第57-97页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·单目标函数定义 | 第57-63页 |
| ·单目标优化的数学模型 | 第57-58页 |
| ·基于频率的单目标函数 | 第58页 |
| ·基于振型的单目标函数 | 第58页 |
| ·基于柔度矩阵的单目标函数 | 第58-59页 |
| ·基于时程响应的单目标函数 | 第59页 |
| ·目标函数的特性分析 | 第59-63页 |
| ·单目标优化算法 | 第63-89页 |
| ·遗传算法 | 第63-68页 |
| ·粒子群优化算法 | 第68-71页 |
| ·差分进化算法 | 第71-76页 |
| ·数值算例 | 第76-89页 |
| ·等效单自由度方法 | 第89-96页 |
| ·公式推导 | 第90-91页 |
| ·数值算例 | 第91-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 基于多目标优化算法的结构损伤识别 | 第97-121页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·多目标函数定义 | 第97-102页 |
| ·多目标优化的数学模型 | 第97-98页 |
| ·基于频率和振型的多目标函数 | 第98页 |
| ·基于频率和 MAC 累加的多目标函数 | 第98-99页 |
| ·基于频率和时程响应的多目标函数 | 第99页 |
| ·多目标函数的特性分析 | 第99-102页 |
| ·多目标优化算法 | 第102-120页 |
| ·Pareto 最优理论 | 第102-103页 |
| ·NSGAII 算法 | 第103-106页 |
| ·多目标粒子群算法 | 第106-108页 |
| ·多目标差分进化算法 | 第108-109页 |
| ·数值算例 | 第109-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第六章 数值模型和试验模型的损伤识别 | 第121-139页 |
| ·引言 | 第121页 |
| ·31 个单元桁架结构损伤识别 | 第121-124页 |
| ·足比例尺四层 RC 结构振动台实验的损伤识别 | 第124-137页 |
| ·试验概况 | 第124-129页 |
| ·损伤识别 | 第129-137页 |
| ·本章小结 | 第137-139页 |
| 第七章 结论与展望 | 第139-141页 |
| ·主要结论 | 第139-140页 |
| ·工作展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-148页 |
| 作者简介 | 第148页 |
| 攻读博士期间主要参与的科研项目 | 第148-149页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150页 |
