受惡劣海洋環(huán)境影響,船舶與海洋結(jié)構(gòu)物在服役期間的安全問起始終是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。如果能在結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞的早期及時(shí)的發(fā)現(xiàn)損傷,那么不但會(huì)節(jié)省大量的維修成本,還能避免重大安全事故的發(fā)生。因此,將結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)（Structural Health Monitoring,SHM）應(yīng)用于船舶與海洋工程日益受到研究者的關(guān)注。結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的核心部分,采用結(jié)構(gòu)的振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷一直是研究的熱點(diǎn)。其中結(jié)構(gòu)應(yīng)變響應(yīng)與位移模態(tài)相比,有對(duì)局部損傷靈敏度高的優(yōu)點(diǎn),因此被廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中。以往的損傷識(shí)別研究關(guān)注于尋找新的損傷指標(biāo)以提高損傷識(shí)別效率,然而本論文講重點(diǎn)放在結(jié)構(gòu)應(yīng)變測(cè)量技術(shù)上,提出了一種應(yīng)變測(cè)量方式,并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)有效的提高了損傷識(shí)別效率。本文的主要研究?jī)?nèi)容有:（1）本論文采用有限元法對(duì)應(yīng)變模態(tài)進(jìn)行了推導(dǎo),證明了應(yīng)變模態(tài)與位移模態(tài)具有相似的數(shù)學(xué)表達(dá)式,并以此為基礎(chǔ)得到了以應(yīng)變?yōu)樽兞康亩嘧杂啥染�性比例阻尼結(jié)構(gòu)的振動(dòng)微分方程,進(jìn)而求解出了結(jié)構(gòu)應(yīng)變響應(yīng)和應(yīng)變頻率響應(yīng)函數(shù)。基于應(yīng)變響應(yīng)推導(dǎo)了模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法（NExT-ERA和峰值拾取法）的理論原理。（2）本論文對(duì)惠斯通橋路理論進(jìn)行了... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 結(jié)構(gòu)固有模態(tài)參數(shù)損傷識(shí)別法
        1.2.2 結(jié)構(gòu)模型修正損傷識(shí)別方法
        1.2.3 基于信號(hào)處理的損傷識(shí)別方法
        1.2.4 人工智能損傷識(shí)別方法
    1.3 本文主要工作
        1.3.1 結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì)
        1.3.2 本文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
2 應(yīng)變模態(tài)分析理論
    2.1 應(yīng)變響應(yīng)的模態(tài)振型
    2.2 應(yīng)變模態(tài)正交性證明
    2.3 應(yīng)變頻響函數(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法
    3.1 模態(tài)參數(shù)辨識(shí)綜述
        3.1.1 頻域法
        3.1.2 時(shí)域法
        3.1.3 聯(lián)合時(shí)頻法
    3.2 基于應(yīng)變響應(yīng)的特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法
        3.2.1 連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的應(yīng)變狀態(tài)空間方程
        3.2.2 離散時(shí)間系統(tǒng)的應(yīng)變狀態(tài)空間方程
        3.2.3 系統(tǒng)最小實(shí)現(xiàn)
        3.2.4 應(yīng)變模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    3.3 基于應(yīng)變響應(yīng)的峰值拾取法
        3.3.1 功率譜密度函數(shù)
        3.3.2 維納-辛欽關(guān)系
    3.4 峰值拾取法的理論推導(dǎo)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于惠斯通原理的損傷應(yīng)變監(jiān)測(cè)方法
    4.1 惠斯通全橋理論簡(jiǎn)述
    4.2 新的損傷應(yīng)變監(jiān)測(cè)方法
    4.3 鋁板模態(tài)參數(shù)數(shù)值分析
    本章小結(jié)
5 基于應(yīng)變模態(tài)的板結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 基于應(yīng)變模態(tài)的損傷識(shí)別準(zhǔn)則
        5.1.1 應(yīng)變模態(tài)差
        5.1.2 柔度矩陣
        5.1.3 損傷權(quán)重指標(biāo)
    5.2基于PP法的模態(tài)參數(shù)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)布置
        5.2.2 錘擊激勵(lì)
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)參數(shù)
    5.3 損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.3.1 應(yīng)變測(cè)量方法
        5.3.2 損傷模擬
        5.3.3 損傷工況
    5.4 損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.4.1 測(cè)量方式一和方式二的損傷識(shí)別結(jié)果對(duì)比
        5.4.2 方式一和方式三的單損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)對(duì)比
        5.4.3 方式一和方式三的多損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)對(duì)比
        5.4.4 方式一和方式三的損傷距離實(shí)驗(yàn)對(duì)比
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Boundary condition modelling and identification for cantilever-like structures using natural frequencies[J]. Wei LIU,Zhichun YANG,Le WANG,Ning GUO.  Chinese Journal of Aeronautics. 2019(06)
[2]基于應(yīng)變脈沖響應(yīng)協(xié)方差的損傷識(shí)別方法研究[J]. 李雪艷,張惠民.  力學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[3]基于模態(tài)應(yīng)變能法的彈性薄板損傷識(shí)別[J]. 劉文光,顏龍,郭隆清.  噪聲與振動(dòng)控制. 2016(03)
[4]遺傳算法與數(shù)據(jù)融合在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 孫詩裕,俞阿龍,趙磊,張鵬鵬.  公路. 2016(04)
[5]基于EEMD與FastICA的損傷異常識(shí)別與定位[J]. 姜紹飛,陳志剛,沈清華,吳銘昊,麻勝蘭.  振動(dòng)與沖擊. 2016(01)
[6]基于改進(jìn)Hilbert-Huang變換的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[J]. 任宜春,翁璞.  振動(dòng)與沖擊. 2015(18)
[7]環(huán)境激勵(lì)下船舶結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法綜述[J]. 洪明,雷川,崔洪宇.  船舶. 2014(05)
[8]環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法綜述[J]. 劉宇飛,辛克貴,樊健生,崔定宇.  工程力學(xué). 2014(04)
[9]基于NExT/ERA方法環(huán)境激勵(lì)下的船體結(jié)構(gòu)模型總體模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J]. 萬嶺,洪明,許俊臣.  船舶力學(xué). 2013(07)
[10]基于遺傳算法的海洋平臺(tái)損傷診斷[J]. 劉娟,黃維平,石湘.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2012(02)

碩士論文
[1]環(huán)境激勵(lì)模態(tài)分析方法的比較[D]. 夏祥麟.中南大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3291163