| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-27页 |
| ·引言 | 第9-13页 |
| ·选题背景和意义 | 第13-14页 |
| ·相关领域和研究现状 | 第14-24页 |
| ·结构可靠度理论的研究现状 | 第14-20页 |
| ·结构损伤识别的研究现状 | 第20-24页 |
| ·本文的研究内容 | 第24-27页 |
| 第2章 参数统计特征及其与网壳模型结合的模拟 | 第27-37页 |
| ·结构构件参数的统计特征 | 第27-29页 |
| ·有限元模型的建立 | 第29-35页 |
| ·ANSYS 网壳模型的建立 | 第29-33页 |
| ·PDS 模块在概率统计方面的不足 | 第33-34页 |
| ·利用 MATLAB 实现概率意义下结构模型的建立 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第3章 参数敏感性分析及损伤的数值模拟 | 第37-51页 |
| ·结构构件的参数敏感性分析 | 第37-44页 |
| ·单参数有限元模型的建立 | 第37-41页 |
| ·确定敏感参数 | 第41-44页 |
| ·损伤的数值模拟 | 第44-49页 |
| ·单一杆件损伤的数值模拟 | 第44-46页 |
| ·数值模拟的数据分析 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于统计意义的损伤识别方法 | 第51-79页 |
| ·Zernike 矩与网壳结构的振型数据表征 | 第51-59页 |
| ·Zenike 矩的基本概念 | 第51-56页 |
| ·Zernike 矩与损伤识别效果 | 第56-59页 |
| ·Zernike 矩对固定结构损伤识别研究 | 第59-63页 |
| ·贝叶斯分类损伤识别 | 第63-66页 |
| ·分类原理介绍 | 第63-65页 |
| ·贝叶斯分类研究 | 第65-66页 |
| ·聚类识别 | 第66-69页 |
| ·分类原理介绍 | 第66-68页 |
| ·聚类分类研究 | 第68-69页 |
| ·神经网络损伤识别 | 第69-71页 |
| ·分类原理介绍 | 第69-70页 |
| ·BP 神经网络研究 | 第70-71页 |
| ·支持向量机损伤识别 | 第71-75页 |
| ·分类原理介绍 | 第71-74页 |
| ·支持向量机分类研究 | 第74-75页 |
| ·Zernike 相位角损伤识别 | 第75-76页 |
| ·PCA 主成分分析数据 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 空间结构损伤识别试验 | 第79-89页 |
| ·试验模型与节点连接改进设计 | 第79-82页 |
| ·试验与数据分析 | 第82-86页 |
| ·小结 | 第86-89页 |
| 结论与展望 | 第89-91页 |
| 结论 | 第89-90页 |
| 展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |