| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11页 |
| ·结构健康监测和损伤识别技术的国内外研究现状 | 第11-20页 |
| ·结构健康监测和损伤识别的发展状况 | 第11-13页 |
| ·基于结构振动的损伤识别方法研究现状 | 第13-19页 |
| ·基于时间序列分析的损伤识别方法应用现状 | 第19页 |
| ·存在问题和发展方向 | 第19-20页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 2 时间序列和主成分分析基本原理 | 第21-40页 |
| ·时间序列分析基本概念 | 第21页 |
| ·平稳时间序列的三种基本模型 | 第21-27页 |
| ·自回归过程—AR 模型 | 第22-24页 |
| ·移动平均过程—MA 模型 | 第24-25页 |
| ·自回归移动平均过程—ARMA 模型 | 第25-27页 |
| ·条件异方差模型基本特征 | 第27-30页 |
| ·ARCH 模型 | 第27-28页 |
| ·GARCH 模型 | 第28-29页 |
| ·GARCH 模型效应检验 | 第29-30页 |
| ·时间序列模型的定阶和参数估计 | 第30-35页 |
| ·时间序列模型定阶方法的研究 | 第30-31页 |
| ·时间序列模型参数估计 | 第31-35页 |
| ·时间序列模型的适用性检验 | 第35-36页 |
| ·平稳时间序列模型的适用性检验 | 第35页 |
| ·条件异方差模型的适用性检验 | 第35-36页 |
| ·主成分分析法的基本原理 | 第36-39页 |
| ·原始的数学模型 | 第36-37页 |
| ·主成分的基本性质 | 第37-39页 |
| ·主成分分析在结构损伤识别中的应用 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于平稳时间序列模型与主成分分析的结构损伤识别 | 第40-82页 |
| ·平稳时间序列模型的建模方法 | 第40-45页 |
| ·系统的激励源分析 | 第40-43页 |
| ·数据的采集和预处理 | 第43-45页 |
| ·平稳时间序列模型的选取和建立 | 第45页 |
| ·结构损伤敏感因子 | 第45-48页 |
| ·马氏距离 | 第45-46页 |
| ·基于平稳时间序列模型参数的损伤敏感因子确定 | 第46-47页 |
| ·基于平稳时间序列模型均方根误差的损伤敏感因子确定 | 第47-48页 |
| ·框架结构的非线性损伤源定位 | 第48-68页 |
| ·模型试验概况 | 第48-51页 |
| ·平稳时间序列模型的确定 | 第51-56页 |
| ·模型的适用性检验 | 第56-58页 |
| ·实验操作因素的主成分分析 | 第58-59页 |
| ·基于 ARMA 模型和主成分分析的框架结构非线性损伤源定位 | 第59-64页 |
| ·有噪声影响下的损伤识别 | 第64-68页 |
| ·网架结构损伤数值模拟 | 第68-81页 |
| ·网架结构模态分析 | 第68-72页 |
| ·基于 ARMA 模型和主成分分析的网架结构损伤识别 | 第72-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 4 基于条件异方差模型与主成分分析的结构损伤识别 | 第82-94页 |
| ·线性损伤和非线性损伤 | 第82页 |
| ·从平稳时间序列模型到条件异方差模型 | 第82-83页 |
| ·结构响应数据的 GARCH 模型效应检验 | 第83-87页 |
| ·框架结构实验数据 GARCH 模型效应检验 | 第83-85页 |
| ·网架结构数值模拟数据 GARCH 模型效应检验 | 第85-87页 |
| ·基于条件异方差模型与主成分分析的损伤识别 | 第87-93页 |
| ·基于 GARCH 模型与主成分分析的损伤识别流程 | 第87-88页 |
| ·GARCH 模型的建模方法 | 第88-90页 |
| ·GARCH（1,1）模型的适用性检验 | 第90-91页 |
| ·基于 GARCH（1,1）模型与主成分分析的结构损伤识别 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5 结论与展望 | 第94-96页 |
| ·结论 | 第94页 |
| ·展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第100-101页 |
