| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 结构损伤识别方法的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 确定性识别方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 不确定性识别方法的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 基于贝叶斯理论的结构损伤识别方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文工作 | 第18-20页 |
| 第二章 多级贝叶斯模型修正框架的构建 | 第20-45页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 多级贝叶斯模型修正框架构建 | 第20-24页 |
| 2.2.1 贝叶斯公式与传统贝叶斯模型修正理论 | 第20-22页 |
| 2.2.2 多级贝叶斯模型修正理论与修正框架构建 | 第22-24页 |
| 2.3 多级贝叶斯模型修正框架中各参数的后验概率计算 | 第24-28页 |
| 2.3.1 超参数后验概率计算 | 第25-26页 |
| 2.3.2 模型修正参数的后验概率计算 | 第26-28页 |
| 2.4 多级贝叶斯模型修正框架的数值算例验证 | 第28-39页 |
| 2.4.1 数值模型简介 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基于频域信息的多级贝叶斯模型修正 | 第29-34页 |
| 2.4.3 基于结构动态响应的多级贝叶斯算法 | 第34-39页 |
| 2.5 多级贝叶斯模型修正与传统贝叶斯模型修正的比较 | 第39-44页 |
| 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于动态响应特征信号的多级贝叶斯损伤识别方法 | 第45-69页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 基于动态响应特征的多级贝叶斯结构损伤识别理论 | 第45-50页 |
| 3.2.1 基于动态响应的特征提取方法简介 | 第45-48页 |
| 3.2.2 选用特征参数的计算理论 | 第48-49页 |
| 3.2.3 基于特征参数的多级贝叶斯模型修正流程 | 第49-50页 |
| 3.3 数值仿真算例验证 | 第50-61页 |
| 3.3.1 模型描述 | 第50页 |
| 3.3.2 特征参数的选取 | 第50-56页 |
| 3.3.3 基于统计特征参数的算法验证 | 第56-59页 |
| 3.3.4 相关参数的影响 | 第59-61页 |
| 3.4 模型实验验证 | 第61-67页 |
| 3.4.1 试验模型介绍 | 第61-64页 |
| 3.4.2 建立数值模型 | 第64-66页 |
| 3.4.3 结果比较分析 | 第66-67页 |
| 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 环境激励下基于时域信息的多级贝叶斯结构损伤识别 | 第69-78页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 环境激励下自由振动响应特征的提取 | 第69-71页 |
| 4.2.1 互相关函数的基本计算原理 | 第69-70页 |
| 4.2.2 相关函数的标准化及平滑处理 | 第70-71页 |
| 4.3 数值仿真算例验证 | 第71-75页 |
| 4.3.1 数值模型描述 | 第71-72页 |
| 4.3.2 自由振动响应的特征计算 | 第72-73页 |
| 4.3.3 识别结果分析 | 第73-75页 |
| 4.4 Benchmark模型试验验证及结果分析 | 第75-77页 |
| 4.4.1 基于试验数据的算法验证 | 第75-76页 |
| 4.4.2 结合数值模型的试验识别结果分析 | 第76-77页 |
| 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-79页 |
| 5.1 总结 | 第78页 |
| 5.2 展望 | 第78-79页 |
| 主要参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
