| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 模态参数识别方法的概述 | 第12-13页 |
| 1.2.1 模态参数识别方法的分类 | 第12页 |
| 1.2.2 基于环境激励的结构模态参数的识别方法 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本文的主要工作计划 | 第18-19页 |
| 2 模态分析的理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 结构振动的三个问题 | 第19-20页 |
| 2.2 模态分析理论的三个基本假设 | 第20页 |
| 2.3 模态分析的基本理论与相关的几个概念 | 第20-27页 |
| 2.3.1 频响函数的相关概念及理论 | 第21-24页 |
| 2.3.2 脉冲响应函数的概念及理论 | 第24-26页 |
| 2.3.3 相关函数的概念及理论 | 第26-27页 |
| 2.4 白噪音信号的概念及基本理论 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 结构模态参数识别方法的理论研究 | 第29-49页 |
| 3.1 随机减量法 | 第30-32页 |
| 3.2 自然激励技术法 | 第32-34页 |
| 3.3 ITD算法 | 第34-38页 |
| 3.4 STD算法 | 第38-39页 |
| 3.5 ARMA模型时间序列分析法 | 第39-41页 |
| 3.6 随机子空间法(STOCHASTIC SUBSPACE IDENTIFICATION) | 第41-47页 |
| 3.6.1 构造Hankel矩阵 | 第42-43页 |
| 3.6.2 协方差驱动算法 | 第43-45页 |
| 3.6.3 数据驱动算法 | 第45-46页 |
| 3.6.4 关于随机子空间模态识别法中系统阶次的确定 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于数值模拟的模态参数识别方法的应用 | 第49-77页 |
| 4.1 数值模拟的理论基础 | 第49-51页 |
| 4.1.1 数值模拟的方法与流程 | 第49-50页 |
| 4.1.2 有限元建模分析 | 第50页 |
| 4.1.3 模态识别方法的matlab程序实现 | 第50-51页 |
| 4.2 变截面连续箱梁刚构桥的有限元模型 | 第51-55页 |
| 4.2.1 连续梁桥的相关信息 | 第51-52页 |
| 4.2.2 有限元模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于有限元软件的桥梁结构模态分析 | 第53-55页 |
| 4.3 环境激励的产生以及桥梁测点的选择 | 第55-57页 |
| 4.3.1 冲击荷载的产生 | 第55页 |
| 4.3.2 地震波荷载的产生 | 第55-56页 |
| 4.3.3 高斯白噪声信号的产生 | 第56-57页 |
| 4.3.4 测点的选择与布置 | 第57页 |
| 4.4 有限元结构的模态参数识别 | 第57-66页 |
| 4.4.1 冲击荷载作用下的结构模态参数识别 | 第57-60页 |
| 4.4.2 地震波作用下的结构模态参数识别 | 第60-62页 |
| 4.4.3 高斯白噪声作用下的结构模态参数识别 | 第62-64页 |
| 4.4.4 三种环境激励下的模态识别结果分析 | 第64-65页 |
| 4.4.5 随机子空间法对模态振型的识别 | 第65-66页 |
| 4.5 模态识别方法的抗噪性能分析 | 第66-69页 |
| 4.6 NEXT/SSI法的模态参数识别 | 第69-75页 |
| 4.6.1 NExT/SSI法的模态参数识别 | 第69-71页 |
| 4.6.2 NExT/SSI法的抗噪性能分析 | 第71-72页 |
| 4.6.3 NExT/ARMA法的模态参数识别结果 | 第72-73页 |
| 4.6.4 结合NExT法的抗噪性能分析 | 第73-75页 |
| 4.7 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 实验桥墩的模态参数识别 | 第77-91页 |
| 5.1 实验概况 | 第77-81页 |
| 5.1.1 实验桥墩相关信息 | 第77-79页 |
| 5.1.2 实验加载及测试装置 | 第79-81页 |
| 5.2 桥墩有限元模型的模态分析 | 第81-84页 |
| 5.2.1 有限元模型 | 第82页 |
| 5.2.2 有限元模态分析 | 第82-84页 |
| 5.3 NExT/SSI法模态参数识别 | 第84-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 6 结论与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 结论 | 第91-92页 |
| 6.2 展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第97-101页 |
| 学位论文数据集 | 第101页 |
