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拱桥在线监测系统及预警指标体系研究与实践

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究来源与背景第9-11页
        1.1.1 研究来源第9页
        1.1.2 研究背景第9-11页
    1.2 研究现状第11-13页
    1.3 研究内容第13-14页
第2章 传感器的优化布置第14-33页
    2.1 引言第14页
    2.2 危险位置的确定第14-18页
        2.2.1 该拱桥结构的分解剖析第14-15页
        2.2.2 上部T梁的危险位置分析第15-16页
        2.2.3 立柱的危险位置分析第16-17页
        2.2.4 拱圈的危险位置分析第17-18页
    2.3 传感器优化布置方法第18-27页
        2.3.1 常用的传感器优化布置方法第18-20页
        2.3.2 基于误差传递最小准则的T梁的测点选择第20-24页
        2.3.3 基于弯曲应变能的主拱圈的测点选择第24-27页
    2.4 传感器的选择及布置原则第27-28页
    2.5 传感器的布置位置第28-30页
    2.6 传感器数据采集传输系统第30-32页
    2.7 本章小结第32-33页
第3章 实时监测数据的温度修正第33-66页
    3.1 引言第33页
    3.2 应变传感器的温度修正第33-36页
        3.2.1 振弦式应变计的测量原理第33-34页
        3.2.2 振弦式应变计温度修正方法第34-36页
    3.3 位移传感器的温度修正第36-40页
        3.3.1 静力水准仪的测量原理第36-38页
        3.3.2 静力水准仪温度修正方法第38-40页
    3.4 结构中的热效应系数β的确定第40-59页
        3.4.1 温度应力的计算方法第40-45页
        3.4.2 有限元模型中伸缩缝的模拟第45-46页
        3.4.3 上部T梁温度梯度的作用情况第46-51页
        3.4.4 拱桥整体温度不均匀的影响第51-54页
        3.4.5 各传感器所在位置的β值第54-59页
    3.5 应变和位移的温度修正结果第59-61页
    3.6 传感器数据突变结果的提取第61-65页
    3.7 本章小结第65-66页
第4章 基于移动荷载时程分析的神经网络损伤识别系统第66-96页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 移动荷载时程分析第67-76页
        4.2.1 桥梁在移动荷载作用下的振动分析第67-70页
        4.2.2 有限元模型中移动荷载的模拟第70-72页
        4.2.3 移动荷载在不同工况下的时程分析结果第72-76页
    4.3 神经网络的模式识别理论第76-83页
        4.3.1 不同神经网络的功能第77-79页
        4.3.2 BP神经网络的数学模型以及不同的训练算法函数第79-83页
    4.4 基于BP神经网络的金沙江拱桥预警系统第83-94页
        4.4.1 神经网络样本数据的采集第83-87页
        4.4.2 神经网络的建立和训练第87-89页
        4.4.3 神经网络的性能测试第89-94页
    4.5 本章小结第94-96页
第5章 拱桥安全预警指标体系第96-114页
    5.1 引言第96页
    5.2 传感器工作状态的判断第96-97页
    5.3 桥梁状态安全评估系统第97-104页
        5.3.1 桥梁状态的评估方法第97-100页
        5.3.2 安全评估系统的设计思路第100-102页
        5.3.3 用户界面子系统第102-104页
    5.4 金沙江拱桥安全预警系统的建立第104-113页
        5.4.1 桥梁技术状况评定度的确定第104-108页
        5.4.2 桥梁刚度降低量的确定第108页
        5.4.3 预警指标体系的建立第108-113页
    5.5 本章小结第113-114页
第6章 总结与展望第114-117页
    6.1 结论与不足第114-115页
    6.2 展望第115-117页
附录第117-119页
参考文献第119-124页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第124-125页
致谢第125页

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