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桥梁移动荷载与结构损伤稀疏正则化识别

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第12-32页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 移动荷载识别研究现状第13-20页
        1.2.1 车-桥耦合模型简化第14-15页
        1.2.2 移动荷载识别方法第15-20页
    1.3 结构损伤识别研究现状第20-24页
        1.3.1 基于动力指纹的结构损伤识别方法第20-21页
        1.3.2 基于信号特征的结构损伤识别方法第21-22页
        1.3.3 基于模型修正的结构损伤识别方法第22-24页
    1.4 未知荷载与未知损伤同时识别研究现状第24-25页
    1.5 稀疏表示在荷载反演与结构损伤识别中的研究现状第25-28页
        1.5.1 响应信号稀疏处理第26-27页
        1.5.2 优化问题稀疏约束处理第27-28页
    1.6 移动荷载与结构损伤识别研究中存在的问题第28-29页
    1.7 研究内容与论文组织结构第29-32页
        1.7.1 主要研究内容第29-30页
        1.7.2 论文组织结构第30-32页
第二章 基于源-像概念的定性分析第32-46页
    2.1 引言第32页
    2.2 源-像概念定义第32-39页
        2.2.1 源和像第32-35页
        2.2.2 零源和非零源第35页
        2.2.3 正交源和非正交源第35-36页
        2.2.4 源的相似性第36-37页
        2.2.5 缩放因子第37页
        2.2.6 单自由度系统示例第37-39页
    2.3 离散信号相关概念第39-40页
    2.4 二维模型中的矢量关系与噪声效应第40-44页
        2.4.1 相似系数与缩放因子的几何意义第40-41页
        2.4.2 缩放因子对噪声效应的影响第41-42页
        2.4.3 相似系数对噪声效应的影响第42-43页
        2.4.4 两种秩亏情况:零源与相似源第43-44页
    2.5 本章小结第44-46页
第三章 基于稀疏表示的移动荷载识别两步法第46-83页
    3.1 引言第46页
    3.2 移动荷载与初始状态近似表示第46-50页
        3.2.1 基于字典的移动荷载近似表示第46-49页
        3.2.2 模态空间中的初始条件表示第49-50页
    3.3 移动荷载识别基本方程第50-53页
        3.3.1 移动荷载作用下的测点响应第50-51页
        3.3.2 初始条件作用下的测点响应第51页
        3.3.3 已知初始条件下的移动荷载识别方程第51-53页
        3.3.4 未知初始条件下的移动荷载识别方程第53页
    3.4 基于稀疏表示的移动荷载识别两步法第53-59页
        3.4.1 移动荷载识别两步法第54-55页
        3.4.2 所提方法与经典正则化方法(Tikhonov和L_1)比较第55-57页
        3.4.3 计算中应该注意的主要问题第57-59页
    3.5 数值仿真第59-80页
        3.5.1 简支梁移动荷载识别第59-66页
        3.5.2 不同测点组合的影响第66-68页
        3.5.3 不同采样频率的影响第68-69页
        3.5.4 不同参与模态的影响第69-70页
        3.5.5 不同初始条件的影响第70-72页
        3.5.6 不同车辆速度的影响第72页
        3.5.7 不同荷载个数的影响第72-77页
        3.5.8 平面桁架动荷载识别第77-80页
    3.6 补充讨论第80-81页
    3.7 本章小结第81-83页
第四章 单跨梁移动荷载识别实验研究第83-105页
    4.1 引言第83页
    4.2 实验概况第83-86页
        4.2.1 模型介绍第83-86页
        4.2.2 数据采集第86页
    4.3 应变片标定第86-89页
    4.4 有限元模型修正第89-90页
    4.5 实验主要内容及工况设置第90-92页
        4.5.1 实验主要内容第90页
        4.5.2 工况设置第90-92页
    4.6 数据预处理第92-93页
    4.7 基于稀疏表示的移动荷载识别两步法验证第93-104页
        4.7.1 两轴荷载识别实验验证第93-97页
        4.7.2 不同稀疏模型的影响第97-100页
        4.7.3 不同初始条件的影响第100-103页
        4.7.4 不同车辆速度的影响第103页
        4.7.5 识别小车总重精度比较第103-104页
    4.8 本章小结第104-105页
第五章 未知荷载下基于稀疏奇异值的结构损伤识别第105-130页
    5.1 引言第105页
    5.2 基本理论分析第105-109页
        5.2.1 结构响应分析第105-106页
        5.2.2 最小二乘意义下的传递矩阵第106-108页
        5.2.3 响应数据二维表示方法第108-109页
        5.2.4 基于SVD分解的测点响应关系描述第109页
    5.3 基于稀疏奇异值的结构损伤识别第109-114页
        5.3.1 待测结构奇异值估计第110-111页
        5.3.2 稀疏特征值提取第111-112页
        5.3.3 结构损伤识别第112-113页
        5.3.4 损伤识别基本流程第113-114页
    5.4 数值仿真第114-121页
        5.4.1 简支梁仿真模型概述第114-116页
        5.4.2 计算参数选取第116-117页
        5.4.3 平均误差阈值arh选取第117页
        5.4.4 结构损伤识别第117-119页
        5.4.5 不同噪声水平的影响第119-121页
    5.5 实验验证第121-128页
        5.5.1 有限元模型第122-124页
        5.5.2 工况设置第124页
        5.5.3 计算参数选取第124-126页
        5.5.4 基准奇异值及阈值arh选取第126-127页
        5.5.5 结构损伤识别第127-128页
    5.6 本章小结第128-130页
第六章 基于自适应Firefly-Nelder-Mead算法的结构损伤稀疏识别第130-162页
    6.1 引言第130-131页
    6.2 自适应Firefly-Nelder-Mead(SA-FNM)算法第131-135页
        6.2.1 萤火虫算法原型模式第131-132页
        6.2.2 原型模式改进策略第132-135页
    6.3 测试函数第135-137页
    6.4 稀疏约束下的结构损伤识别方程第137-140页
        6.4.1 不考虑稀疏约束的目标函数第137-139页
        6.4.2 考虑稀疏约束的目标函数第139页
        6.4.3 加权系数的选取第139-140页
    6.5 数值仿真第140-153页
        6.5.1 简支梁数值仿真第140-141页
        6.5.2 单损伤识别第141-152页
        6.5.3 多损伤识别第152-153页
    6.6 实验验证第153-160页
        6.6.1 实验概述第153-155页
        6.6.2 健康结构有限元模型第155-156页
        6.6.3 损伤制造及其程度估计第156-157页
        6.6.4 基于SA-FNM的结构损伤稀疏识别第157-160页
    6.7 本章小结第160-162页
第七章 基于正则化技术的移动荷载与结构损伤同时识别第162-183页
    7.1 引言第162-163页
    7.2 基于L_(1/2)正则化的结构损伤识别第163-167页
        7.2.1 损伤模拟第163页
        7.2.2 结构响应分析第163-164页
        7.2.3 测点组间传递矩阵第164-165页
        7.2.4 基于L_(1/2)正则化的结构损伤识别第165-167页
    7.3 基于移动平均Tikhonov正则化的移动荷载识别第167-171页
        7.3.1 移动平均窗第167-168页
        7.3.2 经典Tikhonov正则化第168-169页
        7.3.3 移动平均Tikhonov正则化第169-170页
        7.3.4 移动荷载识别第170-171页
    7.4 移动荷载与结构损伤同时识别基本流程第171-172页
    7.5 数值仿真第172-182页
        7.5.1 问题描述第172页
        7.5.2 结构损伤识别第172-176页
        7.5.3 移动荷载识别第176-182页
    7.6 本章小结第182-183页
第八章 结论与展望第183-187页
    8.1 主要工作与结论第183-185页
    8.2 进一步研究工作第185-187页
参考文献第187-199页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其他成果第199-201页
致谢第201页

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