基于随机振动的网架结构损伤识别研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 结构健康监测系统 | 第12-13页 |
| 1.3 结构损伤识别定义 | 第13-15页 |
| 1.4 网架结构中存在的随机激励 | 第15-17页 |
| 1.5 人工激励与环境激励的对比 | 第17-21页 |
| 1.5.1 基于环境激励的损伤识别方法 | 第18页 |
| 1.5.2 自然激励技术 | 第18-21页 |
| 1.6 前人研究中的不足 | 第21页 |
| 1.7 本文研究内容 | 第21-24页 |
| 第2章 随机变量与随机过程 | 第24-38页 |
| 2.1 随机变量 | 第24-27页 |
| 2.1.1 随机变量的基本概念 | 第24页 |
| 2.1.2 随机变量的统计特征 | 第24-25页 |
| 2.1.3 随机变量的数字特征 | 第25-27页 |
| 2.2 随机过程 | 第27-29页 |
| 2.2.1 随机过程的基本概念 | 第27页 |
| 2.2.2 随机过程的统计特征 | 第27-28页 |
| 2.2.3 随机过程的数字特征 | 第28-29页 |
| 2.3 平稳随机过程 | 第29-30页 |
| 2.4 平稳随机过程的相关函数 | 第30-32页 |
| 2.5 互相关函数的计算 | 第32-33页 |
| 2.6 互相关函数幅值向量的基本原理 | 第33-36页 |
| 2.6.1 互相关函数幅值向量 | 第33-34页 |
| 2.6.2 互相关函数幅值向量识别损伤存在的判据 | 第34页 |
| 2.6.3 互相关函数幅值向量的归一化 | 第34-35页 |
| 2.6.4 互相关函数幅值向量识别损伤位置的判据 | 第35页 |
| 2.6.5 噪声的影响 | 第35-36页 |
| 2.7 本章总结 | 第36-38页 |
| 第3章 随机振动在网架结构损伤识别中的应用分析 | 第38-68页 |
| 3.1 网架结构模型 | 第38-39页 |
| 3.2 外激励的定义 | 第39-42页 |
| 3.3 相邻测点的选取 | 第42-44页 |
| 3.4 单处损伤验证 | 第44-48页 |
| 3.4.1 工况设置 | 第44-45页 |
| 3.4.2 损伤存在识别 | 第45-46页 |
| 3.4.3 损伤位置识别 | 第46-48页 |
| 3.5 不同损伤程度的检测 | 第48-62页 |
| 3.5.1 工况设置 | 第48页 |
| 3.5.2 损伤存在识别 | 第48-50页 |
| 3.5.3 损伤位置识别 | 第50-55页 |
| 3.5.4 不同损伤程度曲线拟合 | 第55-62页 |
| 3.6 同时存在两处损伤的检测 | 第62-67页 |
| 3.6.1 工况设置 | 第62-63页 |
| 3.6.2 损伤存在识别 | 第63-64页 |
| 3.6.3 损伤位置识别 | 第64-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 随机振动在实验过程中的应用分析 | 第68-84页 |
| 4.1 实验目的 | 第68页 |
| 4.2 实验模型 | 第68-71页 |
| 4.3 激励设施 | 第71-73页 |
| 4.4 试验仪器 | 第73-76页 |
| 4.4.1 加速度传感器 | 第73-74页 |
| 4.4.2 电荷电压放大器 | 第74-75页 |
| 4.4.3 信号采集处理分析仪 | 第75页 |
| 4.4.4 智能数据信号分析系统 | 第75-76页 |
| 4.5 试验步骤 | 第76-80页 |
| 4.5.1 激励方法 | 第76页 |
| 4.5.2 采样参数设置 | 第76-80页 |
| 4.6 损伤检测 | 第80-83页 |
| 4.6.1 工况设置 | 第80-81页 |
| 4.6.2 损伤存在识别 | 第81-82页 |
| 4.6.3 损伤位置识别 | 第82-83页 |
| 4.7 本章总结 | 第83-84页 |
| 第5章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 5.1 结论 | 第84-85页 |
| 5.2 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 学术成果目录 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
