| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 桥梁检测与桥梁监测 | 第8-9页 |
| 1.2 桥梁健康监测系统在各种桥型中的应用 | 第9-13页 |
| 1.3 健康监测的简介 | 第13-19页 |
| 1.3.1 桥梁监测的概念 | 第13-14页 |
| 1.3.2 健康监测系统原理与组成 | 第14-18页 |
| 1.3.3 桥梁健康监测历史与发展 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究主要内容及工作 | 第19页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 桥梁传感器优化布置理论 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基于静力的桥梁传感器布置 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于静力的传感器查找损伤的思想 | 第20页 |
| 2.2.2 基于静力的传感器布置准则与方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于静力传感器裂缝的监测问题 | 第21-23页 |
| 2.3 基于动力的传感器优化布置 | 第23-27页 |
| 2.3.1 激励振动寻找损伤的思想 | 第23-25页 |
| 2.3.2 动力传感器布置准则及方法 | 第25-27页 |
| 2.4 随机算法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 免疫算法简介 | 第27-29页 |
| 2.4.2 退火算法简介 | 第29-30页 |
| 2.5 基于风险评估的传感器测点优化布置 | 第30-31页 |
| 2.6 判断传感器优化布置效果的准则 | 第31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 遗传算法解决桥梁传感器优化布置的原理 | 第33-48页 |
| 3.1 遗传算法简介 | 第33-37页 |
| 3.2 基于挠度识别误差最小准则后采用遗传算法的原理 | 第37页 |
| 3.3 基于MAC判断准则后采用遗传算法的原理 | 第37-40页 |
| 3.3.1 MAC准则构造适应度函数 | 第37-38页 |
| 3.3.2 正交分解法求解振型向量 | 第38-39页 |
| 3.3.3 筛选振型向量数量的方法 | 第39-40页 |
| 3.4 Euler-Bernoulli梁的弯曲振动方程 | 第40-44页 |
| 3.5 有限单元法介绍 | 第44页 |
| 3.6 振型曲线拟合方法选择 | 第44-47页 |
| 3.6.1 振型曲线求取方法选择 | 第44-45页 |
| 3.6.2 振型曲线最小二乘法原理 | 第45-46页 |
| 3.6.3 正交多项式拟合振型函数原理 | 第46页 |
| 3.6.4 傅里叶级数拟合振型函数原理 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 传感器优化布置应用实例 | 第48-76页 |
| 4.1 遗传算法解决基于静力的桥梁传感器工程实例简介 | 第48-52页 |
| 4.2 连续梁桥工程实例 | 第52-62页 |
| 4.3 钢桁架梁桥工程实例 | 第62-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 研究结论 | 第76页 |
| 5.2 展望与不足 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
