| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究的背景与意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·桥梁健康监测系统的发展及应用现状 | 第14-16页 |
| ·桥梁状态评估理论及方法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·混沌时间序列理论的发展及应用现状 | 第18-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·主要研究内容 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 2 混沌时间序列理论及其特征指标分析 | 第22-35页 |
| ·混沌时间序列基本理论 | 第22-24页 |
| ·混沌的定义 | 第22-23页 |
| ·混沌运动的特点 | 第23-24页 |
| ·时间序列 | 第24页 |
| ·系统混沌特性识别方法 | 第24-26页 |
| ·混沌时间序列预测方法及其分类 | 第26-27页 |
| ·重构相空间 | 第27-30页 |
| ·嵌入维m的选取 | 第28-29页 |
| ·时间延迟τ的选取 | 第29-30页 |
| ·混沌特征指标 | 第30-34页 |
| ·最大Lyapunov指数 | 第30-31页 |
| ·关联维数 | 第31-33页 |
| ·Kolmogorow熵 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 桥梁健康监测信息预处理及结构非线性分析 | 第35-48页 |
| ·桥梁健康监测时间序列的组成与分解 | 第35-40页 |
| ·桥梁健康监测时间序列的组成 | 第35-37页 |
| ·桥梁健康监测时间序列模型 | 第37-38页 |
| ·桥梁健康监测时间序列分解 | 第38-40页 |
| ·时间序列平滑处理 | 第40页 |
| ·桥梁健康监测时间序列预处理 | 第40-44页 |
| ·信号的奇异性检测 | 第41-43页 |
| ·小波消噪 | 第43-44页 |
| ·桥梁结构非线性研究及混沌临界条件分析 | 第44-47页 |
| ·桥梁结构非线性研究 | 第44-46页 |
| ·基于Melnikov方法的桥梁结构混沌临界条件分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 ASCE Benchmark结构实验的混沌特性分析及状态评估研究 | 第48-57页 |
| ·ASCE Benchmark模型介绍 | 第48-51页 |
| ·模型概况 | 第48-49页 |
| ·试验内容 | 第49-51页 |
| ·ASCE Benchmark有限元模拟 | 第51-52页 |
| ·ASCE Benchmark结构的混沌特征指标分析 | 第52-55页 |
| ·ASCE Benchmark监测信息最大Lyapunov指数分析 | 第52-54页 |
| ·ASCE Benchmark监测信息关联维数D_2分析 | 第54-55页 |
| ·基于系统响应特征的ASCE Benchmark结构的状态评估研究 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 实桥应用 | 第57-76页 |
| ·工程概况 | 第57-61页 |
| ·健康监测系统 | 第58-59页 |
| ·应变监测系统 | 第59-60页 |
| ·挠度监测系统 | 第60-61页 |
| ·健康监测信息分析 | 第61-66页 |
| ·监测信息的分解 | 第61-63页 |
| ·时间序列的平滑处理 | 第63-65页 |
| ·基于实时监测信息的小波变换消噪应用 | 第65-66页 |
| ·健康监测信息的混沌特征指标分析 | 第66-71页 |
| ·基于监测信息的Lyapunov指数分析 | 第66-68页 |
| ·基于监测信息的关联维数D_2分析 | 第68-71页 |
| ·基于最大Lyapunov指数的健康监测信息预测 | 第71-74页 |
| ·重构相空间 | 第72-73页 |
| ·基于λ_(max)的预报模式 | 第73页 |
| ·最大可预报时间t_0 | 第73-74页 |
| ·预测精度 | 第74页 |
| ·基于系统响应特征的桥梁状态评估研究 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 6 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第82页 |
