基于振動的工程結(jié)構(gòu)損傷檢測與定位技術(shù)

第1章 損傷檢測的機器學習算法
1．1 引言
1．2 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的統(tǒng)計模式識別
1．2．1 一般定義
1．2．2 運行狀態(tài)評估
1．2．3 數(shù)據(jù)采集
1．2．4 特征提取
1．2．5 用于特征分類的統(tǒng)計建模
1．2．6 數(shù)據(jù)標準化、清洗、融合與壓縮
1．2．7 損傷識別的層次結(jié)構(gòu)
1．3 機器學習算法
1．3．1 平方馬氏距離
1．3．2 高斯混合模型
1．3．3 主成分分析
1．3．4 核主成分分析
1．3．5 自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1．3．6 仿生算法
1．3．6．1 Memetic算法
1．3．6．2 面向決策邊界分析的遺傳算法
1．4 在實際結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用可行性
1．4．1 Z-24橋——結(jié)構(gòu)描述、特征提取和數(shù)據(jù)集
1．4．2 針對Z-24橋的數(shù)據(jù)集的損傷檢測
1．5 本章小結(jié)
參考文獻
第2章 面向振動監(jiān)控的基于奇異譜分析的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法
2．1 引言
2．2 PCA和SSA及其在結(jié)構(gòu)和設(shè)備監(jiān)控中的應(yīng)用
2．3 針對結(jié)構(gòu)和設(shè)備監(jiān)控的兩種基于SSA的損傷評估方法
2．3．1 SSA的基本步驟
2．3．1．1 數(shù)據(jù)收集
2．3．1．2 嵌入
2．3．1．3 分解
2．3．1．4 重構(gòu)
2．3．2 面向VSHM的一種基于SSA的技術(shù)方法
2．3．2．1 數(shù)據(jù)收集
2．3．2．2 參考空間的構(gòu)建
2．3．2．3 特征提取
2．3．2．4 損傷評估
2．3．3 面向滾動軸承故障診斷的基于SSA的技術(shù)方法
2．3．3．1 基準空間的構(gòu)建
2．3．3．2 故障診斷過程
2．3．4 風機葉片結(jié)構(gòu)損傷評估的實例分析
2．3．4．1 所考察的實例情況
2．3．4．2 損傷評估過程
2．3．5 滾動軸承故障診斷的實例研究
2．3．5．1 所考察的實例
2．3．5．2 故障評估
2．3．6 本章小結(jié)與討論
致謝
參考文獻
第3章 基于統(tǒng)計合理化方法的CFRP片材模態(tài)阻尼受脫層效應(yīng)影響的實驗研究
3．1 引言
3．2 實驗設(shè)置和測試樣件
3．3 新的模態(tài)分析方法：擴展的直線擬合方法（ELFM）
3．4 實驗結(jié)果
3．4．1 原始的碳纖維增強片材與可靠性問題
3．4．2 損傷樣件的模態(tài)參數(shù)
3．5 脫層對模態(tài)參數(shù)的影響分析
3．5．1 固有頻率的變化
……
第4章 基于固有頻率變化的損傷檢測問題
第5章 基于剪切散斑干涉技術(shù)測得的模態(tài)響應(yīng)的損傷定位
第6章 基于模態(tài)形狀分析的損傷檢測新技術(shù)
第7章 基于時域和頻域響應(yīng)函數(shù)的損傷識別