| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 损伤检测技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 数据融合技术的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 损伤识别理论 | 第18-32页 |
| 2.1 结构损伤识别概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 结构损伤识别的定义 | 第18页 |
| 2.1.2 结构损伤识别的层次 | 第18-19页 |
| 2.2 结构损伤识别的方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 结构损伤识别方法的分类 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于动力测试的各类损伤识别方法 | 第21-23页 |
| 2.3 本文选用的四种损伤识别的方法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 基于坐标模态确认准则的损伤识别方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于曲率模态差的损伤识别方法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 基于模态柔度比变化率的损伤识别方法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 基于应变模态的损伤识别方法 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 数据融合的理论分析 | 第32-42页 |
| 3.1 数据融合概述 | 第32-35页 |
| 3.1.1 数据融合的定义 | 第32页 |
| 3.1.2 数据融合的层次 | 第32-34页 |
| 3.1.3 数据融合方法的算法 | 第34-35页 |
| 3.2 D-S证据理论 | 第35-39页 |
| 3.2.1 识别框架和基本信任分配函数 | 第35-37页 |
| 3.2.2 信任函数、众信度函数与似然函数 | 第37-39页 |
| 3.3 D-S证据理论合成规则 | 第39-41页 |
| 3.3.1 两个证据的合成规则 | 第39-41页 |
| 3.3.2 多个证据的合成规则 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 网架结构的仿真分析和实验研究 | 第42-62页 |
| 4.1 仿真建模 | 第42-46页 |
| 4.1.1 空间网架结构模型设计 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于ABAQUS的网架仿真模拟 | 第43-46页 |
| 4.2 网架结构实验 | 第46-52页 |
| 4.2.1 网架实验目的 | 第46页 |
| 4.2.2 网架实验仪器 | 第46-47页 |
| 4.2.3 网架实验测试的方法和步骤 | 第47-52页 |
| 4.3 网架实验结果 | 第52-61页 |
| 4.3.1 应变测试结果 | 第52-55页 |
| 4.3.2 动力测试结果 | 第55-60页 |
| 4.3.3 实验误差分析 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于数据融合的网架结构损伤识别研究 | 第62-76页 |
| 5.1 网架实验损伤分析 | 第62-65页 |
| 5.1.1 基于坐标模态确认准则的网架损伤识别分析 | 第62页 |
| 5.1.2 基于曲率模态差的网架损伤识别分析 | 第62-63页 |
| 5.1.3 基于模态柔度比变化率的网架损伤识别分析 | 第63-64页 |
| 5.1.4 基于应变模态的网架损伤识别分析 | 第64-65页 |
| 5.2 D-S证据理论理论在网架识别中的应用 | 第65-72页 |
| 5.2.1 球节点的数据融合 | 第66-70页 |
| 5.2.2 杆节点的数据融合 | 第70-71页 |
| 5.2.3 球节点数据和杆节点数据的综合融合 | 第71-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |