| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-32页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·振动信号降噪方法的研究现状 | 第16-20页 |
| ·基于小波变换的降噪方法 | 第17-18页 |
| ·基于 EMD 的降噪方法 | 第18-19页 |
| ·基于 ICA 的降噪方法 | 第19页 |
| ·基于 SVD 的降噪方法 | 第19-20页 |
| ·现在有研究中的不足 | 第20页 |
| ·模态参数识别方法的研究现状 | 第20-27页 |
| ·频域识别方法 | 第22-23页 |
| ·时域识别方法 | 第23-25页 |
| ·时频联合分析法 | 第25-27页 |
| ·现有研究中的不足 | 第27页 |
| ·真实模态与虚假模态的分离 | 第27-28页 |
| ·环境因素对模态参数的影响 | 第28-30页 |
| ·本文的主要工作 | 第30-32页 |
| 第二章 基于 GA-SVD 的信号降噪方法 | 第32-50页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·工程常见的噪声种类及特点 | 第32-33页 |
| ·基于奇异值分解的信号降噪原理 | 第33-36页 |
| ·奇异值分解的数学原理 | 第33-34页 |
| ·降噪处理步骤 | 第34-36页 |
| ·奇异值分解降噪方法研究 | 第36-40页 |
| ·无噪声光滑信号和噪声信号的奇异值分布特性 | 第36-37页 |
| ·奇异值分布与噪声强度的关系 | 第37-38页 |
| ·吸引子轨道矩阵维数的选取 | 第38-39页 |
| ·重构阶次的确定 | 第39-40页 |
| ·基于 GA-SVD 的自适应降噪方法 | 第40-48页 |
| ·遗传算法介绍 | 第40-41页 |
| ·算法流程 | 第41-42页 |
| ·仿真信号 1 | 第42-44页 |
| ·仿真信号 2 | 第44-46页 |
| ·实测振动信号分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于 NEXT/ERA 的多参考点稳定图算法 | 第50-90页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·多自由度系统的模态分析理论 | 第50-53页 |
| ·无阻尼系统的模态分析 | 第51-52页 |
| ·比例阻尼系统的模态分析 | 第52页 |
| ·非比例阻尼系统的模态分析 | 第52-53页 |
| ·NEXT/ERA 模态参数识别方法 | 第53-61页 |
| ·系统的状态空间模型 | 第54-55页 |
| ·实现与最小实现 | 第55页 |
| ·特征系统实现算法(ERA) | 第55-60页 |
| ·自然激励技术(NExT) | 第60-61页 |
| ·NEXT/ERA 中关键参数的选取 | 第61-67页 |
| ·NExT 中的关键参数 | 第61-65页 |
| ·Hankel 矩阵的维数 | 第65-67页 |
| ·模态精度判别指标 | 第67-75页 |
| ·MPC | 第67-68页 |
| ·MAC 及 EMAC | 第68-70页 |
| ·CMI | 第70页 |
| ·CMI_O | 第70页 |
| ·数值算例 | 第70-75页 |
| ·系统阶次的确定与真假模态的分离 | 第75-88页 |
| ·传统的稳定图方法 | 第76页 |
| ·多参考点稳定图算法(M-NExT/ERA) | 第76-79页 |
| ·数值算例 | 第79-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第四章 MIDP 模态分析工具箱的开发与工程应用 | 第90-127页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·MIDP 工具箱的编制及功能介绍 | 第90-99页 |
| ·数据载入 | 第91-93页 |
| ·数据预处理 | 第93-95页 |
| ·模态参数识别 | 第95-97页 |
| ·结果后处理 | 第97-99页 |
| ·瑞士 Z24 桥的模态测试数据分析 | 第99-105页 |
| ·Z24 桥简介 | 第99-100页 |
| ·测试数据说明 | 第100-101页 |
| ·参数识别过程 | 第101-103页 |
| ·模态参数识别结果 | 第103-105页 |
| ·崖门大桥模态参数与索力识别 | 第105-116页 |
| ·崖门大桥简介 | 第105-106页 |
| ·崖门大桥有限元模型 | 第106-107页 |
| ·模态现场测试 | 第107-109页 |
| ·模态参数识别结果及分析 | 第109-113页 |
| ·索力测试与识别 | 第113-116页 |
| ·杜坑特大桥的模态测试与分析 | 第116-126页 |
| ·杜坑特大桥简介 | 第116-118页 |
| ·杜坑特大桥有限元模型 | 第118页 |
| ·模态现场测试 | 第118-120页 |
| ·模态参数识别结果及分析 | 第120-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第五章 环境因素影响下高耸结构模态参数的变异性分析 | 第127-145页 |
| ·引言 | 第127页 |
| ·GNTVT BENCHMARK 简介 | 第127-129页 |
| ·基于输出响应的模态参数识别及环境影响因素分析 | 第129-136页 |
| ·数据说明及预处理 | 第129-130页 |
| ·模态参数识别结果 | 第130-133页 |
| ·环境因素对模态参数的影响分析 | 第133-136页 |
| ·GNTVT 有限元模型的建模过程及模态特性 | 第136-138页 |
| ·基于遗传算法的 GNTVT 有限元模型参数修正 | 第138-141页 |
| ·灵敏度分析及待修正参数的选择 | 第138-139页 |
| ·有限元模型修正过程及结果 | 第139-141页 |
| ·模态频率的温度影响机理 | 第141-144页 |
| ·温度—弹模影响效应 | 第142页 |
| ·温度—结构内力影响效应 | 第142-144页 |
| ·本章小结 | 第144-145页 |
| 第六章 环境因素与模态频率间的 NLPCA-SVR 模型 | 第145-170页 |
| ·引言 | 第145页 |
| ·主成分分析方法 | 第145-149页 |
| ·线性主成分分析(PCA) | 第145-147页 |
| ·非线性主成分分析(NLPCA) | 第147-149页 |
| ·支持向量回归机的基本理论 | 第149-156页 |
| ·支持向量回归(SVR)模型 | 第149-152页 |
| ·核函数的选择 | 第152页 |
| ·SVR 模型超参数的选择 | 第152-156页 |
| ·环境因素与模态频率之间的 SVR 模型 | 第156-163页 |
| ·NLPCA-SVR 模型 | 第156-161页 |
| ·OrininalData-SVR 模型 | 第161-162页 |
| ·两种模型的优化结果比较 | 第162-163页 |
| ·NLPCA-SVR 模型拟合、预测性能分析与检验 | 第163-168页 |
| ·拟合与预测性能分析 | 第163-165页 |
| ·假设检验 | 第165-166页 |
| ·残差的概率密度分布 | 第166-168页 |
| ·消除环境因素影响后的模态频率 | 第168-169页 |
| ·本章小结 | 第169-170页 |
| 结论与展望 | 第170-174页 |
| 本文的主要研究工作及结论 | 第170-172页 |
| 本文的创新之处 | 第172页 |
| 有待进一步解决的问题 | 第172-174页 |
| 参考文献 | 第174-189页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第189-191页 |
| 致谢 | 第191-192页 |
| 附件 | 第192页 |
