结构损伤自诊断和寿命监测智能系统

利用模糊神经网络建立结构物理参数与结构模态参数间的非线性映射关系，将损伤力学与神经网络结合起来建立结构物理参数与结构损伤部位和大小间的非线性关系，然后依据这种非线性映射关系，利用智能材料结构获得的结构模态特性，确定结构的损伤状况。随着特殊载荷的多发性以及结构物使用年限的增加，进行结构损伤自诊断和寿命监测具有重要意义。 2100433B

本书主要介绍先进的智能结构损伤诊断理论、方法与应用。内容包括绪论、结构损伤检测技术、结构损伤诊断常用理论及方法、工程结构的损伤诊断、基于知识的结构损伤诊断专家系统、专家系统在结构损伤诊断中的应用等。

序

前言

目录

1 绪论

2 结构损伤检测技术

3 结构损伤诊断常用的理论及方法

4 工程结构的损伤诊断

5 基于知识的损伤诊断专家系统

6 专家系统在结构损伤诊断中的应用

7 神经网络基本原理

8 基于神经网络的结构损伤智能诊断

参考文献 2100433B

第1章 绪论

1.1 桥梁结构损伤诊断概述

1.1.1 桥梁结构健康监测概述

1.1.2 桥梁结构损伤诊断的特点

1.1.3 桥梁结构损伤诊断分类

1.2 结构损伤诊断研究回顾

1.2.1 模型修正法

1.2.2 损伤指标法

1.2.3 模式识别法

1.3 桥梁结构损伤诊断研究的主要困难和发展方向

1.3.1 主要困难

1.3.2 发展方向

1.3.3 本书的主要内容

参考文献

第2章 统计学习理论概述

2.1 统计学习理论的发展历程

2.2 统计学习理论的核心内容

2.2.1 学习过程的一致性

2.2.2 学习过程收敛速度的界

2.2.3 控制学习过程的推广能力

2.2.4 构造学习算法——支持向量机

2.3 统计学习理论在结构损伤诊断中的适用性

参考文献

第3章 基于车致振动响应的桥梁时域损伤诊断

3.1 基本思路

3.1.1 损伤诊断的子区域法

3.1.2 损伤诊断的步骤划分

3.1.3 拟采用的解决方法

3.2 损伤预警

3.2.1 损伤预警方法

3.2.2 数值算例

3.3 损伤等级划分

3.3.1 损伤等级划分方法

3.3.2 数值算例

3.4 损伤位置识别

3.4.1 损伤位置识别方法

3.4.2 数值算例

3.5 桥梁结构损伤程度识别

3.5.1 损伤程度识别方法

3.5.2 数值算例

3.6 桥梁结构损伤精确识别

3.6.1 桥梁结构损伤精确识别方法

3.6.2 数值算例

3.7 小结

参考文献

第4章 基于时频域信号分析的桥梁结构损伤诊断

4.1 损伤指标构建

4.1.1 Hilbert—Huang变换简介

4.1.2 时频域指标的构建方法

4.2 损伤诊断方法

4.3 地震荷载作用下桥梁结构的时频域损伤诊断

4.3.1 桥梁工程模型

4.3.2 结构易损状态及地震波

4.3.3 损伤预警

4.3.4 损伤位置识别

4.4 列车荷载作用下桥梁结构的时频域损伤诊断

4.4.1 车桥模型

4.4.2 损伤预警

4.4.3 损伤位置识别

4.4.4 损伤程度识别

4.5 小结

参考文献

第5章 桥梁损伤诊断模型试验

5.1 模型试验概述

5.1.1 缆索体系

5.1.2 主粱

5.1.3 结构约束

5.2 试验方案

5.2.1 加载方案

5.2.2 测试系统

5.2.3 损伤模拟

5.2.4 测试结果示例

5.3 计算模型的建立和修正

5.3.1 精细化数值模型

5.3.2 简化数值模型

5.3.3 结果示例及误差分析

5.4 响应信号时频域分析

5.5 结构损伤诊断

5.5.1 静力损伤诊断

5.5.2 动力损伤诊断

5.6 小结

参考文献

第6章 桥梁结构损伤诊断研究展望

6.1 存在的问题

6.2 研究展望

参考文献2100433B