大跨钢管混凝土拱桥的静动力试验及结构识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 结构识别 | 第11-21页 |
| 1.2.1 模型修正及其发展 | 第13-17页 |
| 1.2.2 人工智能方法 | 第17-19页 |
| 1.2.3 基于多模型的结构识别 | 第19-21页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 大跨钢管混凝土拱桥现场静动力试验 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 试验对象 | 第23-25页 |
| 2.3 试验测试内容及方案 | 第25页 |
| 2.4 桥梁静载试验 | 第25-29页 |
| 2.4.1 加载方式 | 第25-26页 |
| 2.4.2 工况设置 | 第26-27页 |
| 2.4.3 桥面板挠曲位移测量 | 第27-28页 |
| 2.4.4 钢拱挠曲位移测量 | 第28-29页 |
| 2.5 全桥模态测试 | 第29-30页 |
| 2.5.1 环境振动测试 | 第29页 |
| 2.5.2 测点与工况布设 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 大跨钢管混凝土拱桥工作模态分析 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 模态参数识别理论 | 第31-33页 |
| 3.2.1 系统动力学方程以及模态叠加原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 相关函数分析 | 第32-33页 |
| 3.2.3 随机减量技术 | 第33页 |
| 3.3 随机子空间识别方法 | 第33-35页 |
| 3.4 复模态指示函数方法 | 第35-36页 |
| 3.5 工作模态分析 | 第36-45页 |
| 3.5.1 数据前处理过程 | 第36-40页 |
| 3.5.2 CMIF方法数据后处理过程 | 第40-41页 |
| 3.5.3 模态参数识别 | 第41-45页 |
| 3.6 模态振型与模态耦合现象 | 第45-47页 |
| 3.6.1 模态振型结果 | 第45-46页 |
| 3.6.2 模态耦合 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于遗传退火混合算法的单模型桥梁结构识别 | 第48-63页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 有限元建模方法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 拱肋模拟 | 第49-50页 |
| 4.2.2 灵敏度分析 | 第50-52页 |
| 4.2.3 程序应用交互访问技术 | 第52-53页 |
| 4.3 基于遗传算法的模型修正 | 第53-56页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第53页 |
| 4.3.2 计算模型验证 | 第53-54页 |
| 4.3.3 损伤模型 | 第54页 |
| 4.3.4 参数识别结果 | 第54-56页 |
| 4.4 来华大桥模型修正与参数识别 | 第56-60页 |
| 4.4.1 模拟退火算法 | 第56-57页 |
| 4.4.2 遗传退火算法 | 第57-58页 |
| 4.4.3 参数修正结果 | 第58-60页 |
| 4.5 结果校验 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于贝叶斯统计理论的多模型桥梁结构识别 | 第63-78页 |
| 5.1 多模型结构识别 | 第63-64页 |
| 5.2 误差补偿理论 | 第64-65页 |
| 5.3 贝叶斯统计推断理论 | 第65-67页 |
| 5.3.1 贝叶斯公式 | 第65-66页 |
| 5.3.2 基于贝叶斯方法的多模型结构识别 | 第66-67页 |
| 5.4 多模型方法的数值仿真模拟 | 第67-73页 |
| 5.4.1 关键参数先验分布选取 | 第67页 |
| 5.4.2 蒙特卡罗随机抽样过程 | 第67-68页 |
| 5.4.3 模型识别 | 第68-70页 |
| 5.4.4 参数估计 | 第70-73页 |
| 5.5 来华大桥多模型识别 | 第73-77页 |
| 5.5.1 关键参数先验分布选取 | 第73页 |
| 5.5.2 蒙特卡罗随机抽样过程 | 第73页 |
| 5.5.3 模型识别 | 第73-75页 |
| 5.5.4 参数估计 | 第75-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文目录） | 第88页 |
