摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一 章绪论 | 第10-17页 |
1.1 引言 | 第10-11页 |
1.2 有限元模型修正研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 基于灵敏度分析的有限元模型修正 | 第11-12页 |
1.2.2 基于响应面法的有限元模型修正 | 第12-13页 |
1.3 有限元模型修正方法 | 第13-15页 |
1.3.1 按测试信息分类的修正方法 | 第13-14页 |
1.3.2 按测试对象分类的修正方法 | 第14页 |
1.3.3 其他修正方法 | 第14-15页 |
1.4 现有的研究难点及应用的不足 | 第15页 |
1.5 主要研究内容及方法 | 第15-17页 |
第二 章桥梁结构仿真分析理论及实现 | 第17-40页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 结构分析基本理论 | 第17-28页 |
2.2.1 结构单元特性矩阵 | 第17-21页 |
2.2.2 阻尼矩阵 | 第21-22页 |
2.2.3 稀疏矩阵存储 | 第22-24页 |
2.2.4 刚臂约束 | 第24-28页 |
2.3 结构分析程序编写 | 第28-35页 |
2.3.1 结构分析程序框架 | 第28页 |
2.3.2 前处理程序 | 第28-30页 |
2.3.3 计算核心模块 | 第30-34页 |
2.3.4 后处理程序 | 第34-35页 |
2.4 程序可靠性验证 | 第35-39页 |
2.4.1 连续梁桥 | 第35-37页 |
2.4.2 斜拉桥 | 第37-38页 |
2.4.3 悬索桥 | 第38-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
第三 章基于响应面方法的结构有限元模型修正 | 第40-60页 |
3.1 引言 | 第40-41页 |
3.2 响应面函数选取 | 第41-45页 |
3.2.1 多项式函数 | 第41-43页 |
3.2.2 径向基函数(RBF) | 第43-44页 |
3.2.3 多元适应性回归样条函数(MARSF) | 第44页 |
3.2.4 基于高斯算法的克里格(Kriging)模型 | 第44-45页 |
3.2.5 BP神经网络响应面模型 | 第45页 |
3.3 试验设计 | 第45-49页 |
3.3.1 D-最优设计 | 第46页 |
3.3.2 中心复合设计 | 第46-47页 |
3.3.3 正交试验设计 | 第47-48页 |
3.3.4 均匀试验设计 | 第48-49页 |
3.4 参数显著性检验 | 第49-51页 |
3.5 响应面函数拟合 | 第51-52页 |
3.6 响应面精度检验 | 第52页 |
3.7 参数优化方法 | 第52-55页 |
3.7.1 基本粒子群算法 | 第52-54页 |
3.7.2 遗传算法 | 第54-55页 |
3.8 算例 | 第55-59页 |
3.8.1 初始有限元模型 | 第55页 |
3.8.2 试验设计 | 第55-56页 |
3.8.3 显著性分析 | 第56-57页 |
3.8.4 响应面函数拟合及模型修正 | 第57-59页 |
3.9 本章小结 | 第59-60页 |
第四 章Benchmark拱桥响应面模型修正 | 第60-75页 |
4.1 引言 | 第60页 |
4.2 工程概况 | 第60-61页 |
4.3 Benchmark模型试验 | 第61-67页 |
4.3.1 模型设计制作 | 第62-63页 |
4.3.2 模型动力试验 | 第63-65页 |
4.3.3 相关性分析 | 第65-67页 |
4.4 参数选择与参数分析 | 第67-69页 |
4.5 响应面函数选择及拟合 | 第69-73页 |
4.5.1 试验设计 | 第69-71页 |
4.5.2 目标函数选择 | 第71-72页 |
4.5.3 响应面拟合 | 第72-73页 |
4.6 有限元模型修正及检验 | 第73-74页 |
4.6.1 响应面优化 | 第73-74页 |
4.6.2 结果检验 | 第74页 |
4.7 本章小结 | 第74-75页 |
第五 章基于有限元模型修正的结构损伤识别研究 | 第75-83页 |
5.1 引言 | 第75页 |
5.2 损伤工况模拟 | 第75-76页 |
5.3 试验设计及显著性分析 | 第76-78页 |
5.3.1 试验设计 | 第76-77页 |
5.3.2 参数显著性分析 | 第77-78页 |
5.4 响应面函数拟合及精度检验 | 第78-81页 |
5.4.1 响应面模型回归拟合 | 第78-80页 |
5.4.2 响应面精度检验 | 第80-81页 |
5.5 基于响应面模型的损伤识别 | 第81-82页 |
5.6 本章小结 | 第82-83页 |
结论与展望 | 第83-85页 |
结论 | 第83-84页 |
展望 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-89页 |
致谢 | 第89页 |