基于應(yīng)變模態(tài)橋梁健康監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究
本文關(guān)鍵詞:基于應(yīng)變模態(tài)橋梁健康監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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基于應(yīng)變模態(tài)橋梁健康監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究
論文目錄
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-13頁
第1章 緒論第13-32頁
·研究背景第13-15頁
·橋梁健康監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀第15-30頁
·橋梁健康監(jiān)測研究現(xiàn)狀第15-17頁
·傳感器優(yōu)化布設(shè)技術(shù)研究現(xiàn)狀第17-21頁
·參數(shù)識別技術(shù)研究現(xiàn)狀第21-25頁
·損傷識別技術(shù)研究現(xiàn)狀第25-30頁
·本文的研究內(nèi)容第30-32頁
第2章 應(yīng)變模態(tài)理論分析第32-44頁
·引言第32頁
·應(yīng)變模態(tài)理論分析第32-38頁
·應(yīng)變響應(yīng)模態(tài)推導(dǎo)第32-34頁
·應(yīng)變模態(tài)振型間的正交性第34-35頁
·由位移模態(tài)求解應(yīng)變模態(tài)的誤差分析第35-38頁
·應(yīng)變模態(tài)與位移模態(tài)數(shù)值仿真分析第38-43頁
·仿真模型第38頁
·應(yīng)變模態(tài)低誤差特性分析第38-40頁
·應(yīng)變模態(tài)局部敏感性驗證第40-43頁
·本章小結(jié)第43-44頁
第3章 基于遺傳算法的橋梁結(jié)構(gòu)傳感器優(yōu)化布設(shè)第44-66頁
·引言第44頁
·遺傳算法基本原理第44-49頁
·基本遺傳算法第44-46頁
·改進遺傳算法第46-48頁
·單親遺傳算法第48-49頁
·適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計第49-53頁
·算例第53-55頁
·梁式橋梁通用傳感器優(yōu)化布置研究第55-63頁
·傳感器定量第56-57頁
·傳感器定位第57-63頁
·安龍泉互通立交橋傳感器布設(shè)第63-65頁
·本章小結(jié)第65-66頁
第4章 隨機子空間及模糊聚類算法的橋梁應(yīng)變模態(tài)參數(shù)識別第66-104頁
·引言第66-67頁
·隨機子空間方法第67-77頁
·應(yīng)變模態(tài)隨機狀態(tài)空間模型第67-68頁
·協(xié)方差驅(qū)動的隨機子空間法第68-73頁
·數(shù)據(jù)驅(qū)動的隨機子空間法第73-77頁
·傳統(tǒng)穩(wěn)定圖第77-80頁
·穩(wěn)定圖原理第77-78頁
·功率譜密度(PSD)第78-79頁
·傳統(tǒng)穩(wěn)定圖繪制第79-80頁
·模糊聚類算法第80-88頁
·模糊 C-均值聚類第80-81頁
·特征空間中的模糊核聚類算法第81-83頁
·輸入空間中的模糊核聚類算法第83-84頁
·基于模糊聚類算法的穩(wěn)定圖第84-88頁
·基于微分進化算法的聚類穩(wěn)定圖第88-92頁
·微分進化算法原理第88-90頁
·基于微分進化算法的聚類分析第90-92頁
·仿真算例第92-102頁
·簡支梁第92-99頁
·連續(xù)梁第99-102頁
·本章小結(jié)第102-104頁
第5章 基于微分進化算法的橋梁結(jié)構(gòu)多位置損傷識別第104-126頁
·引言第104頁
·多位置損傷識別原理第104-108頁
·基本原理第104-106頁
·基于頻率的多位置損傷指標(biāo)第106-107頁
·基于頻率和應(yīng)變模態(tài)振型的多位置損傷指標(biāo)第107-108頁
·基于微分進化算法的多位置損傷識別第108-111頁
·仿真算例第111-123頁
·本章小結(jié)第123-126頁
第6章 結(jié)論與展望第126-128頁
·全文結(jié)論第126-127頁
·展望第127-128頁
參考文獻第128-142頁
作者簡介及科研成果第142-144頁
致謝第144頁
論文編號BS15193,這篇論文共144頁
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本文關(guān)鍵詞:基于應(yīng)變模態(tài)橋梁健康監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:64370
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