| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 结构损伤识别的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 结构损伤识别技术研究现状 | 第10-20页 |
| 1.2.1 动力指纹法 | 第12-17页 |
| 1.2.2 模型修正法 | 第17页 |
| 1.2.3 人工智能法 | 第17-19页 |
| 1.2.4 小波分析法 | 第19页 |
| 1.2.5 概率统计信息法 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 结构损伤识别因子基本理论 | 第22-34页 |
| 2.1 基于动力指纹法的损伤识别 | 第22-30页 |
| 2.1.1 基于频响函数指标损伤识别 | 第22-25页 |
| 2.1.2 基于固有频率指标损伤识别 | 第25页 |
| 2.1.3 基于振型指标损伤识别 | 第25-26页 |
| 2.1.4 基于刚度指标损伤识别 | 第26-27页 |
| 2.1.5 基于柔度指标损伤识别 | 第27-28页 |
| 2.1.6 基于曲率模态指标损伤识别 | 第28-29页 |
| 2.1.7 基于应变模态指标损伤识别 | 第29-30页 |
| 2.1.8 基于模态保证准则和坐标模态保证准则指标损伤识别 | 第30页 |
| 2.2 基于模型修正法损伤识别 | 第30-32页 |
| 2.3 基于人工智能法的损伤识别 | 第32-34页 |
| 2.3.1 基于遗传算法损伤识别 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于神经网络损伤识别 | 第33-34页 |
| 第三章 基于频响函数的弹簧质量体系损伤识别算例分析 | 第34-40页 |
| 3.1 概述 | 第34页 |
| 3.2 弹簧质量体系算例 | 第34-38页 |
| 3.2.1 模型的建立 | 第34页 |
| 3.2.2 损伤位置不同 | 第34-36页 |
| 3.2.3 激励作用位置不同 | 第36页 |
| 3.2.4 频率范围不同 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于频响函数的桁架结构损伤识别算例分析 | 第40-52页 |
| 4.1 六跨悬挑桁架算例 | 第40-44页 |
| 4.1.1 模型的建立 | 第40-41页 |
| 4.1.2 结构损伤工况 | 第41页 |
| 4.1.3 结构损伤分析 | 第41-44页 |
| 4.2 十跨悬挑桁架结构案例分析 | 第44-51页 |
| 4.2.1 模型的建立 | 第44-45页 |
| 4.2.2 结构损伤工况 | 第45页 |
| 4.2.3 结构损伤分析 | 第45-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 频响函数损伤识别试验研究 | 第52-58页 |
| 5.1 模型动力试验 | 第52页 |
| 5.2 结构损伤工况 | 第52-54页 |
| 5.3 结构损伤实验数据分析 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 硕士期间发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |