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大跨度桥梁荷载和响应的空间监测数据处理与建模方法

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第17-37页
    1.1 课题背景第17页
    1.2 车辆荷载识别及建模方法研究现状第17-29页
        1.2.1 车辆荷载识别第18-24页
        1.2.2 车辆荷载建模第24-29页
    1.3 丢失监测数据修复方法研究现状第29-31页
        1.3.1 基于稀疏信号重构技术的丢失数据修复方法第30-31页
        1.3.2 基于相关性的丢失数据修复方法第31页
    1.4 分布-分布回归方法研究现状第31-34页
    1.5 应变监测数据建模方法研究现状第34-35页
    1.6 本文的研究内容第35-37页
第2章 基于计算机视觉的大跨度桥梁车辆荷载时-空分布识别方法第37-59页
    2.1 引言第37页
    2.2 车辆荷载时-空分布识别框架第37-39页
    2.3 移动车辆探测和车辆子图自动截取方法第39-44页
        2.3.1 基于背景减除法的移动车辆探测方法第39-41页
        2.3.2 车辆子图自动截取第41-43页
        2.3.3 冗余子图处理与荷载信息提取第43-44页
    2.4 车辆识别第44-52页
        2.4.1 单特征识别方法第44-49页
        2.4.2 多特征识别方法第49-52页
    2.5 车辆时-空定位第52-56页
    2.6 某实际大跨度斜拉桥车辆荷载时-空分布识别第56-58页
    2.7 本章小结第58-59页
第3章 基于无向图理论的大跨度桥梁重车荷载空间分布建模方法第59-89页
    3.1 引言第59页
    3.2 重车位置分布建模方法第59-79页
        3.2.1 桥面区格划分与基本假设第59-62页
        3.2.2 区格状态定义以及区格状态组合与重车空间分布模式的关系第62-64页
        3.2.3 概率图模型选择第64-65页
        3.2.4 联合概率质量函数第65-68页
        3.2.5 参数估计第68-69页
        3.2.6 基于团树算法的概率推理第69-75页
        3.2.7 重车位置分布统计模拟第75-76页
        3.2.8 重车位置分布模型更新第76-79页
    3.3 重车总重量分布建模方法第79-81页
        3.3.1 不考虑相关性的建模方法第79-80页
        3.3.2 考虑相关性的建模方法第80-81页
    3.4 某实际大跨度斜拉梁重车荷载空间分布建模第81-87页
        3.4.1 重车位置分布建模第81-84页
        3.4.2 重车总重量分布建模第84-85页
        3.4.3 基于统计模型的重车荷载空间分布模拟第85-87页
        3.4.4 重车位置分布模型更新第87页
    3.5 本章小结第87-89页
第4章 基于分布扭曲变换的结构响应监测数据分布-分布回归预测建模方法第89-115页
    4.1 引言第89页
    4.2 基于空间相关性的监测数据概率分布回归预测问题第89-91页
    4.3 基于分布扭曲变换的监测数据分布-分布回归预测方法第91-102页
        4.3.1 分布扭曲变换理论概述第91-92页
        4.3.2 基本假设与支撑尺度变换第92-94页
        4.3.3 监测数据分布-分布回归预测方法第94-96页
        4.3.4 与普通条件分布计算的区别第96-97页
        4.3.5 与传统分布-分布核回归方法的外推预测比较第97-99页
        4.3.6 抗污染输入分布的鲁棒模型第99-102页
    4.4 基于实际桥梁健康监测数据的方法性能评估第102-113页
        4.4.1 桥梁结构健康监测数据第102-106页
        4.4.2 回归模型设置第106-107页
        4.4.3 方法性能评估第107-113页
    4.5 回归模型的交叉验证优化方法讨论第113页
    4.6 本章小结第113-115页
第5章 基于LQD变换和RKHS理论的结构响应监测数据分布-分布回归预测建模方法第115-132页
    5.1 引言第115页
    5.2 基于LQD变换和RKHS理论的监测数据分布-分布回归预测方法第115-124页
        5.2.1 对数分位密度变换(LQD变换)理论概述第116-117页
        5.2.2 基本假设第117页
        5.2.3 改进逆LQD变换积分精度的预处理方法第117-119页
        5.2.4 基于函数型主成分分析的表征函数降维处理第119-121页
        5.2.5 基于RKHS理论的函数-向量回归建模方法第121-124页
        5.2.6 监测数据分布-分布回归预测方法第124页
    5.3 基于实际桥梁健康监测数据的方法有效性验证与性能评估第124-131页
        5.3.1 方法有效性验证第124-127页
        5.3.2 方法性能评估第127-131页
    5.4 本章小结第131-132页
第6章 桥梁应变监测数据空间相互关系建模及其在丢失数据修复中的应用第132-152页
    6.1 引言第132页
    6.2 桥梁应变监测数据概述及应变分类第132-135页
    6.3 基于相位-幅值分离的应变曲线空间映射关系建模第135-144页
        6.3.1 温致应变监测数据分析第135-136页
        6.3.2 温致应变曲线相位-幅值分离第136-139页
        6.3.3 温致应变曲线空间映射关系建模第139-141页
        6.3.4 在丢失温致应变数据修复中的应用第141-142页
        6.3.5 车致局部应变空间映射关系建模第142-144页
    6.4 基于copula函数的应变联合分布建模第144-151页
        6.4.1 随机应变空间相关性分析第144-145页
        6.4.2 随机应变联合分布建模第145-147页
        6.4.3 在丢失随机应变数据修复中的应用第147-151页
    6.5 本章小结第151-152页
结论第152-155页
参考文献第155-171页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第171-173页
致谢第173-175页
个人简历第175页

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