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基于小波分析的空间杆系结构的损伤识别

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-46页
   ·工程背景及意义第14-18页
   ·结构健康监测的发展第18-21页
   ·结构健康监测系统的构成第21-22页
   ·结构损伤识别技术的发展、研究内容及其方法第22-44页
     ·基于损伤指标直接比较的损伤识别方法第23-25页
     ·基于模型修正的损伤识别方法第25-29页
     ·基于神经网络的的损伤识别方法第29-32页
     ·基于遗传算法的损伤识别方法第32-34页
     ·基于统计信息的结构损伤识别方法第34-35页
     ·基于HHT变换的损伤识别方法第35-36页
     ·基于小波变换的损伤识别方法第36-40页
     ·基于支持向量机的损伤识别方法第40-43页
     ·基于小波变换和HHT变换与其它方法结合的损伤识别方法第43-44页
   ·课题来源与本文的主要工作第44-46页
第2章 基于统计的小波分析的空间网架结构损伤诊断第46-64页
   ·引言第46-47页
   ·傅立叶变换和短时傅立叶变换第47-49页
   ·连续小波变换第49-50页
   ·离散小波变换第50-51页
   ·多分辨率分析与正交小波变换第51-52页
   ·多尺度小波分析与奇异信号第52-54页
   ·小波基函数的选取第54-55页
   ·基于统计的小波分析的深圳市民中心屋顶网架结构的损伤识别的数值仿真研究第55-63页
     ·深圳市民中心屋顶网架结构第55-56页
     ·深圳市民中心屋顶网架结构有限元模型第56-57页
     ·深圳市民中心屋顶网架结构的损伤识别第57-61页
     ·深圳市民中心屋顶网架结构的损伤区域判断第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第3章 基于小波包分析的结构损伤诊断第64-76页
   ·引言第64页
   ·小波包分析第64-68页
     ·小波包第64-65页
     ·小波包分析理论第65-67页
     ·小波包结点能量第67-68页
   ·数值模拟第68-75页
     ·数值模型第68-71页
     ·小波包分解形式的确定第71-73页
     ·损伤检测第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第4章 基于小波包分析和支持向量机的网架结构的损伤诊断第76-91页
   ·引言第76页
   ·基于支持向量机的原理第76-81页
     ·支持向量机分类第77-79页
     ·支持向量机拟合第79-80页
     ·核函数第80-81页
   ·基于小波包分析和支持向量机的结构损伤诊断第81-82页
     ·构造基于小波包特征能量的损伤标识量第81页
     ·数据预处理第81页
     ·核函数的选择第81-82页
     ·建立支持向量机SVM模型的训练集第82页
     ·结构损伤分步识别步骤第82页
   ·数值模拟第82-90页
     ·数值模型第82-83页
     ·损伤识别第83-90页
   ·本章小结第90-91页
第5章 基于小波包分析的网架结构的有限元模型修正第91-109页
   ·引言第91-92页
   ·空间网架结构的有限元模型修正方法的原理第92-94页
   ·加速度传感器的优化配置第94-98页
     ·传感器安放位置的候选集合第94-95页
     ·基于有效无关的传感器位置优化配置第95-98页
   ·基于小波分析的网架结构有限元模型修正方法第98页
   ·数值模拟第98-108页
     ·数值模型第98-99页
     ·传感器位置的优化配置第99-103页
     ·基于小波分析的空间网架结构有限元模型修正第103-108页
   ·本章小结第108-109页
第6章 基于小波包分析和统计过程控制的网架结构的损伤诊断第109-119页
   ·引言第109页
   ·基于小波包特征的统计健康监测原理第109-113页
     ·损伤因子的选择第109-112页
     ·基于统计过程控制(SPC)方法第112-113页
   ·数值模拟第113-118页
     ·数值模型第113页
     ·小波包分解形式的确定第113-114页
     ·损伤检测第114-118页
   ·本章小结第118-119页
第7章 基于统计的小波包分析的输电塔结构的损伤试验研究第119-130页
   ·引言第119页
   ·结构损伤试验研究第119-129页
     ·试验模型第119-121页
     ·损伤识别硬件系统第121页
     ·动力特性分析第121-122页
     ·损伤诊断第122-129页
   ·本章小结第129-130页
第8章 结论与展望第130-133页
   ·本文总结第130-131页
   ·展望第131-133页
参考文献第133-152页
作者在攻读博士学位期间发表和完成的论文第152-153页
作者攻读博士学位期间参与的研究项目第153-154页
致谢第154页

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