| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 工程背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 结构损伤识别技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.3 结构损伤识别技术的方法分类 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基于固有频率的损伤识别方法 | 第14页 |
| 1.3.2 基于固有频率和模态的损伤识别方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 基于测试频率响应函数的损伤识别方法 | 第15页 |
| 1.3.4 基于测试应变模态的损伤识别方法 | 第15-16页 |
| 1.4 结构损伤识别的智能计算新方法 | 第16-20页 |
| 1.4.1 遗传算法 | 第16页 |
| 1.4.2 神经网络算法 | 第16-17页 |
| 1.4.3 小波分析在损伤识别方法中的应用 | 第17-20页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第20-23页 |
| 2 基于数值模拟的框架结构损伤识别分析 | 第23-45页 |
| 2.1 基于小波包能量曲率差的损伤位置识别 | 第23-27页 |
| 2.1.1 小波及连续小波变换 | 第23-24页 |
| 2.1.2 多分辨率分析 | 第24-25页 |
| 2.1.3 小波包分析 | 第25-26页 |
| 2.1.4 小波包能量曲率差分析方法 | 第26-27页 |
| 2.2 基于小波包能量曲率的框架结构损伤位置识别算例 | 第27-36页 |
| 2.2.1 简单钢筋混凝土框架结构有限元模型的建立 | 第27-28页 |
| 2.2.2 损伤指标敏感性比较 | 第28-31页 |
| 2.2.3 不同响应的损伤识别结果对比 | 第31-33页 |
| 2.2.4 有限元模型网格划分密度对识别结果的影响 | 第33-34页 |
| 2.2.5 所选响应节点与损伤柱之间位置关系对识别结果的影响 | 第34-36页 |
| 2.3 基于振动信号多尺度分析的损伤时刻识别 | 第36-37页 |
| 2.3.1 结构损伤时刻识别的理论原理 | 第36-37页 |
| 2.3.2 结构损伤时刻识别的方法 | 第37页 |
| 2.4 基于振动信号多尺度分析的框架结构损伤时刻识别算例 | 第37-43页 |
| 2.4.1 不同小波函数各尺度识别效果的比较 | 第40-41页 |
| 2.4.2 不同楼层加速度信号小波变换结果的研究 | 第41-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 3 基于数值模拟的复合结构损伤识别分析 | 第45-63页 |
| 3.1 底部两层框架密肋复合墙结构简介 | 第45-47页 |
| 3.2 有限元模型的建立 | 第47-48页 |
| 3.3 地震作用下复合结构有限元模型的损伤位置识别 | 第48-52页 |
| 3.3.1 复合墙损伤位置的识别 | 第49-50页 |
| 3.3.2 柱损伤位置的识别 | 第50-51页 |
| 3.3.3 托梁损伤位置的识别 | 第51页 |
| 3.3.4 损伤程度不同的识别比较 | 第51-52页 |
| 3.4 基于多尺度小波包能量曲率变化率的损伤位置识别综合指标 | 第52-54页 |
| 3.5 地震作用下复合结构有限元模型的损伤时刻识别 | 第54-59页 |
| 3.6 基于多尺度分析的损伤时刻识别综合指标 | 第59-60页 |
| 3.7 本章小结 | 第60-63页 |
| 4 基于复合结构振动台试验数据的损伤识别分析 | 第63-79页 |
| 4.1 模型设计及振动台试验方案 | 第63-68页 |
| 4.1.1 模型设计依据 | 第63页 |
| 4.1.2 模型的相似要求 | 第63-65页 |
| 4.1.3 试验模型的设计 | 第65页 |
| 4.1.4 试验设备及测试方案 | 第65-68页 |
| 4.2 地震作用下复合结构试验模型的损伤位置识别 | 第68-74页 |
| 4.2.1 实测加速度信号的降噪处理 | 第68-70页 |
| 4.2.2 降噪处理后加速度信号试验数据验证 | 第70-74页 |
| 4.3 地震作用下复合结构试验模型损伤时刻识别 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 结论与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 结论 | 第79页 |
| 5.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简历 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
