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基于动力监测的传感器优化算法及综合评价研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 结构健康监测第9-11页
        1.1.1 桥梁健康监测综述第9-10页
        1.1.2 桥梁健康监测的应用研究现状第10-11页
    1.2 传感器优化布置第11-15页
        1.2.1 传感器优化布置旳意义第11-12页
        1.2.2 传感器数量优化第12页
        1.2.3 传感器位置优化第12-15页
    1.3 本文课题来源第15-16页
    1.4 本文主要工作第16-18页
第二章 传感器优化布置算法研究第18-35页
    2.1 传感器优化布置准则第18-20页
        2.1.1 模态保证准则第18页
        2.1.2 最小均方差准则第18-19页
        2.1.3 Fisher信息矩阵第19页
        2.1.4 振型矩阵的条件数第19页
        2.1.5 模态运动能准则第19-20页
    2.2 目标模态数目的确定第20页
    2.3 传感器优化布置算法第20-28页
        2.3.1 有效独立法(EI法)第20-22页
        2.3.2 逐步消减法第22-23页
        2.3.3 逐步累积法第23-24页
        2.3.4 序列法的其他算法第24-28页
    2.4 随机类算法第28-33页
        2.4.1 遗传算法第28-32页
        2.4.2 猴群算法第32-33页
    2.5 小结第33-35页
第三章 传感器优化布置工具箱的开发第35-41页
    3.1 工具箱开发原则及功能介绍第35-36页
        3.1.1 工具箱设计原则第35-36页
        3.1.2 工具箱的设计过程第36页
    3.2 GUI主界面第36-37页
    3.3 工具箱的操作第37-39页
    3.4 小结第39-41页
第四章 测点优化方法实例应用及综合评价第41-54页
    4.1 评价指标第41-42页
    4.2 评估方法第42页
    4.3 工程概况及理论模态第42-44页
    4.4 传感器的优化布置第44-46页
    4.5 优化方法的对比分析第46-52页
    4.6 小结第52-54页
第五章 多段交叉遗传算法第54-61页
    5.1 多段交叉遗传算法的原理第54-56页
    5.2 与传统遗传算法对比分析第56-60页
    5.3 结论第60-61页
第六章 桥梁模态参数的识别第61-79页
    6.1 模态参数的识别第61-69页
        6.1.1 NExT预处理第61-62页
        6.1.2 ERA模态参数辨识第62-65页
        6.1.3 ITD模态参数辨识第65-69页
    6.2 单点冲击作用下的模态参数识别第69-72页
    6.3 白噪声激励下的模态参数识别第72-78页
        6.3.1 白噪声随机信号波第72-73页
        6.3.2 采样数据平滑处理第73-74页
        6.3.3 数字滤波处理第74-75页
        6.3.4 NExT-ITD方法模态参数识别第75-78页
    6.4 小结第78-79页
第七章 结论与展望第79-81页
    7.1 结论第79-80页
    7.2 展望第80-81页
参考文献第81-86页
攻读学位期间取得的研究成果第86-87页
致谢第87页

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