钢—混凝土组合构件连接件损伤识别



钢—混凝土组合构件连接件损伤识别

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钢—混凝土组合构件连接件损伤识别

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
· 研究背景及意义	第11-12页
· 钢-混凝土组合构件的研究和应用概况	第12-15页
· 钢-混凝土组合构件在我国的研究概况	第12页
· 钢-混凝土组合构件在工程中的应用	第12-13页
· 钢-混凝土组合构件连接件的概述	第13-15页
· 结构的损伤识别	第15-20页
· 结构损伤的定义	第15-16页
· 损伤识别的意义	第16-17页
· 常见的结构损伤识别方法	第17-19页
· 损伤识别技术的发展趋势	第19-20页
· 本文主要研究工作	第20-21页
第2章试验构件设计和制作	第21-27页
· 引言	第21页
· 试件设计	第21-24页
· 构件截面尺寸	第21页
· 构件材料	第21-22页
· 界面连接件的计算	第22-23页
· 螺栓类别	第23-24页
· 试件制作	第24-26页
· 钢梁简支	第24页
· 连接件安装	第24页
· 支模和浇筑	第24-26页
· 成型构件及其对损伤的模拟	第26页
· 本章小结	第26-27页
第3章基于模态参数的组合梁连接件损伤识别	第27-39页
· 引言	第27页
· 基本振动理论	第27页
· 基于模态参数的结构损伤识别的理论基础	第27-28页
· 模态参数识别的基本理论	第27-28页
· 基于结构参数变化的损伤识别	第28页
· 钢-混凝土组合梁锤击试验和试验结果分析	第28-37页
· 振动测试的目的	第28-29页
· 振动测试方法的特点	第29页
· 锤击试验所采用的仪器和设备	第29-31页
· 锤击试验设置	第31-33页
· 振动模态分析	第33-34页
· 基于频率变化的损伤识别	第34-36页
· 基于振型向量的损伤识别	第36-37页
· 本章小结	第37-39页
第4章基于非参数化模型的组合梁连接件局部损伤识别	第39-54页
· 引言	第39页
· 神经网络理论	第39-45页
· 人工神经网络的发展和应用	第39-41页
· 人工神经元	第41-42页
· 神经网络的拓扑结构与学习算法	第42-44页
· BP神经网络模型	第44-45页
· 基于加速度建立神经网络的理论基础	第45-47页
· 钢-混凝土组合梁激振试验和试验结果分析	第47-53页
· 激振试验所采用的仪器和设备	第47-49页
· 激振试验设置	第49-50页
· 神经网络的构造和训练	第50页
· 损伤识别分析及结果	第50-53页
· 本章小结	第53-54页
第5章基于阻抗测量的组合梁连接件损伤识别	第54-71页
· 引言	第54页
· 压电性能的介绍	第54-58页
· 压电材料	第54页
· 压电材料的主要性能参数	第54-55页
· 压电效应	第55页
· 压电方程	第55-58页
· 压电阻抗法	第58-62页
· 一维压电阻抗模型	第58-60页
· 压电阻抗法的基本原理	第60-61页
· 压电阻抗法的国内外研究概况	第61-62页
· 压电阻抗法的优点	第62页
· 阻抗测量试验及结果分析	第62-70页
· 压电陶瓷片的型号及粘贴	第62-63页
· 试验设置	第63页
· PZT敏感范围研究	第63-66页
· 损伤识别试验研究和结果分析	第66-70页
· 本章小结	第70-71页
总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-78页
致谢	第78-79页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第79 页

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