基于振動測試的結(jié)構(gòu)損傷識別若干方法研究

第1章  緒論
1.1  研究背景及意義
1.2  結(jié)構(gòu)損傷識別方法的分類
1.3  基于振動測試的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究現(xiàn)狀
1.3.1  引言
1.3.2  基于固有頻率的損傷識別方法
1.3.3  基于模態(tài)振型的損傷識別方法
1.3.4  基于應(yīng)變／曲率模態(tài)的損傷識別方法
1.3.5  基于模型修正的損傷識別方法
1.3.6  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法
1.3.7  基于支持向量機的損傷識別方法
1.3.8  基于小波分析的損傷識別方法
1.3.9  基于HHT的損傷識別方法
1.3.10  基于激光電視全息技術(shù)的損傷識別方法
1.3.11  其他損傷識別方法
1.4  本書的內(nèi)容安排
參考文獻
第2章  基于攝動法的裂紋梁振動模態(tài)研究
2.1  引言
2.2  基于攝動法的裂紋梁振動特征方程
2.2.1  Euler-Bernoulli梁振動方程
2.2.2  Euler-Bernoulli梁裂紋損傷模型
2.2.3  裂紋梁振動模態(tài)的攝動特征方程
2.3  裂紋簡支梁特征方程攝動法求解
2.3.1  裂紋簡支梁特征方程的一階攝動法求解
2.3.2  裂紋簡支梁特征方程的二階攝動法求解
2.4  裂紋梁特征方程攝動法求解
2.4.1  裂紋梁特征方程的一階攝動法求解
2.4.2  裂紋梁特征方程的二階攝動法求解
2.4.3  根據(jù)正則化條件求解αii、βii
2.4.4  裂紋梁特征值和模態(tài)振型的攝動表示
2.5  彈性損傷結(jié)構(gòu)振動特征問題攝動法的一般方程
2.6  裂紋梁算例
2.6.1  裂紋簡支梁仿真計算
2.6.2  損傷懸臂梁算例
2.7  本章小結(jié)
參考文獻
第3章  基于HHT方法的結(jié)構(gòu)損傷檢測研究
3.1  引言
3.2  基于攝動法的裂紋梁強迫響應(yīng)分析
3.3  HHT方法的基本原理
3.3.1  經(jīng)驗模式分解
3.3.2  Hilbert變換
3.3.3  HHT方法的特點
3.4  基于小波分析和HHT變換的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法
3.5  損傷檢測算例
3.5.1  簡支梁仿真計算
3.5.2  Benchmark結(jié)構(gòu)損傷檢測算例
3.6  本章小結(jié)
參考文獻
第4章  基于支持向量機的結(jié)構(gòu)損傷識別研究
4.1  引言
4.2  支持向量機算法
4.2.1  完全線性可分情況下的分類算法
4.2.2  非完全線性可分情況下的分類算法
4.2.3  非線性可分情況下的分類算法
4.2.4  支持向量機多分類算法
4.2.5  支持向量機分類概率估計
4.2.6  支持向量機回歸算法
4.2.7  支持向量機算法的特點
4.3  基于支持向量機的結(jié)構(gòu)損傷分步識別方法
4.4  梁損傷識別算例
4.4.1  懸臂梁仿真計算
4.4.2  簡支梁損傷識別算例
4.5  本章小結(jié)
參考文獻
第5章  懸臂梁裂紋損傷診斷實驗研究
5.1  引言
5.2  實驗試件及設(shè)備
5.2.1  實驗試件
5.2.2  實驗設(shè)備
5.3  基于攝動法的懸臂梁頻率計算
5.4  基于小波分析和HHT變換的懸臂梁損傷檢測
5.5  基于支持向量機的懸臂梁損傷分步識別
5.6  本章小結(jié)
第6章  基于激光電視全息技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷診斷研究
6.1  引言
6.2  激光電視全息損傷檢測技術(shù)原理及特點
6.2.1  激光電視全息檢測技術(shù)原理
6.2.2  激光電視全息檢測技術(shù)的特點
6.3  基于激光電視全息和支持向量機的損傷檢測技術(shù)
6.4  液晶面板損傷識別實驗
6.4.1  液晶面板
6.4.2  實驗設(shè)計
6.4.3  實驗結(jié)果
6.5  本章小結(jié)
參考文獻
第7章  材料疲勞壽命的智能預測方法研究
7.1  引言
7.2  基于支持向量機的單軸疲勞壽命預測
7.3  單軸應(yīng)變疲勞預測算例
7.4  本章小結(jié)
參考文獻
第8章  總結(jié)與展望
8.1  本書工作總結(jié)
8.2  研究展望
名詞索引