基于反馈控制提高灵敏度的智能结构损伤识别及修复
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·智能结构健康监测系统 | 第12-13页 |
| ·损伤识别技术的分类 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-21页 |
| ·基于无控结构动力特性的损伤识别方法 | 第15-20页 |
| ·基于固有频率变化的损伤识别技术 | 第15页 |
| ·基于模态振型变化的损伤识别技术 | 第15-16页 |
| ·基于刚度变化的结构损伤识别技术 | 第16-17页 |
| ·基于柔度变化的损伤识别技术 | 第17页 |
| ·基于传递函数(频响函数)变化的损伤识别技术 | 第17-18页 |
| ·基于能量变化的损伤识别技术 | 第18页 |
| ·基于应变模态参数变化的损伤识别技术 | 第18-19页 |
| ·基于统计信息的结构损伤识别技术 | 第19-20页 |
| ·基于信息融合技术的损伤识别 | 第20页 |
| ·基于神经网络的分步损伤检测法 | 第20页 |
| ·基于受控结构动力特性的损伤识别 | 第20-21页 |
| ·本文的工作 | 第21-23页 |
| 第二章 理论基础 | 第23-33页 |
| ·遗传算法 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的关键问题 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第25页 |
| ·遗传算法的实现 | 第25页 |
| ·相关性方法 | 第25-26页 |
| ·闭环系统灵敏度提高的证明 | 第26-29页 |
| ·闭环控制系统理论 | 第26-27页 |
| ·动力学方程转化成状态方程 | 第27-28页 |
| ·频率灵敏度提高的证明 | 第28-29页 |
| ·一阶极点配置理论 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 智能结构中的损伤识别 | 第33-54页 |
| ·构造受控结构 | 第33-34页 |
| ·用状态反馈进行极点配置 | 第33-34页 |
| ·实际结构的处理方法 | 第34页 |
| ·智能结构损伤识别 | 第34-53页 |
| ·不同边界梁的损伤识别 | 第34-48页 |
| ·悬臂梁的损伤识别 | 第34-41页 |
| ·其他边界梁的损伤识别 | 第41-48页 |
| ·悬臂板的损伤识别 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 结构动力学特性的修复 | 第54-68页 |
| ·基本理论 | 第54-56页 |
| ·系统模型 | 第54-55页 |
| ·极点配置法 | 第55-56页 |
| ·智能结构动力学特性的修复 | 第56-58页 |
| ·悬臂梁动力学特性的修复 | 第56-57页 |
| ·单输入控制模型 | 第56-57页 |
| ·多输入控制模型 | 第57页 |
| ·悬臂板动力学特性的修复 | 第57-58页 |
| ·仿真结果与讨论 | 第58-66页 |
| ·受损悬臂梁的开环特性 | 第58-59页 |
| ·控制系统的基本要求 | 第59-61页 |
| ·悬臂梁的仿真结果分析 | 第61-64页 |
| ·单输入控制模型的仿真结果分析 | 第61-62页 |
| ·多输入控制模型的仿真结果分析 | 第62-64页 |
| ·悬臂板的仿真结果与讨论 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果 | 第75页 |
