1 绪论 1
1.1 结构健康监测与损伤识别技术研究和应用 1
1.1.1 结构健康监测与损伤识别技术的研究背景 1
1.1.2 结构健康监测与损伤识别技术的研究意义 8
1.2 结构健康监测与损伤识别技术的研究现状 9
1.2.1 结构健康监测技术的研究现状 9
1.2.2 结构损伤识别技术的研究现状 16
1.3 应用于结构健康监测与损伤识别技术中的智能材料与智能结构 21
1.3.1 智能材料 21
1.3.2 智能结构 22
1.3.3 压电智能材料与压电智能结构 24
1.4 压电智能材料在土木工程结构健康监测与损伤识别技术中的应用 35
1.4.1 基于压电智能材料的主动结构健康监测技术 36
1.4.2 基于压电智能材料的被动结构健康监测技术 41
1.5 目前需进一步研究的主要问题 42
2 压电智能材料基本特性及其本构关系 45
2.1 引言 45
2.2 压电效应的物理机制 46
2.2.1 压电陶瓷的微观机理 46
2.2.2 压电效应 47
2.3 压电智能材料的相关性能参数 51
2.3.1 压电常数 51
2.3.2 介电常数 51
2.3.3 弹性常数 52
2.3.4 机电耦合系数 52
2.3.5 频率常数 53
2.3.6 机械品质因数 53
2.3.7 介质损耗 53
2.4 压电智能材料的电学特性和力学特性 54
2.4.1 压电智能材料的电学特性 54
2.4.2 压电智能材料的力学特性 54
2.5 压电方程 56
2.5.1 四种边界条件 56
2.5.2 四种压电方程 57
2.5.3 线弹性压电本构关系 59
2.6 压电智能骨料 61
2.6.1 PZT片的嵌入方式 61
2.6.2 PZT片的选取 62
2.6.3 压电智能骨料的制作 63
2.6.4 压电智能骨料的应用 71
2.7 本章小结 73
3 粘贴式和埋入式压电智能传感器力学模型建立与试验研究 75
3.1 引言 75
3.2 基于压电智能传感器的建模理论及求解方法 76
3.3 PZT智能传感器等效电路模型 77
3.3.1 PZT智能传感器的结构形式 77
3.3.2 PZT智能传感器的等效原理 78
3.3.3 PZT智能传感器的等效电路 79
3.3.4 PZT智能传感器与测量仪器连接的实际等效电路 80
3.4 压电智能传感器监测误差的影响因素 85
3.4.1 测量环境周围温度的影响 85
3.4.2 测量环境周围湿度的影响 86
3.4.3 测量环境周围场的影响 86
3.4.4 连接电缆噪音的影响 86
3.4.5 接地回路噪音的影响 86
3.5 PZT智能传感器模型建立的基本假设 87
3.6 粘贴式PZT智能传感器压电方程与力学模型 88
3.6.1 粘贴式PZT智能传感器压电方程 88
3.6.2 不考虑粘贴层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型 90
3.6.3 考虑粘贴层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型 91
3.6.4 考虑自身阻尼（电信号输出）影响时的PZT智能传感器力学模型 92
3.7 埋入式PZT智能传感器压电方程与力学模型 96
3.7.1 埋入式PZT智能传感器压电方程 96
3.7.2 埋入式PZT智能传感器力学模型 98
3.8 PZT智能传感器力学模型算例分析 100
3.8.1 PZT智能传感器参数选择 100
3.8.2 粘贴式PZT智能传感器力学模型算例分析 101
3.8.3 埋入式PZT智能传感器力学模型算例分析 106
3.9 PZT智能传感器力学模型试验验证 107
3.9.1 试验设备 107
3.9.2 试验方案及步骤 111
3.9.3 粘贴式PZT智能传感器力学模型试验研究 112
3.9.4 埋入式PZT智能传感器力学模型试验研究 118
3.10 本章小结 124
4 粘贴式和埋入式压电智能驱动器力学模型建立与试验研究 126
4.1 引言 126
4.2 PZT智能驱动器模型建立的基本假设 127
4.3 自由振动和粘贴式PZT智能驱动器力学模型建立 128
4.3.1 自由振动PZT智能驱动器力学模型建立 128
4.3.2 粘贴式PZT智能驱动器力学模型建立 130
4.4 埋入式PZT智能驱动器压电方程与力学模型 134
4.4.1 埋入式PZT智能驱动器压电方程 134
4.4.2 埋入式PZT智能驱动器力学模型 136
4.5 PZT智能驱动器力学模型算例分析 139
4.5.1 PZT智能驱动器参数选择 139
4.5.2 粘贴式PZT智能驱动器力学模型算例分析 140
4.5.3 埋入式PZT智能驱动器力学模型算例分析 149
4.5.4 算例分析小结 155
4.6 PZT智能驱动器力学模型试验研究 156
4.6.1 试验设备 156
4.6.2 试验方案及步骤 157
4.6.3 粘贴层对PZT智能驱动器的影响 160
4.7 本章小结 163
5 压电智能骨料传感-驱动器基本力学性能与试验研究 165
5.1 引言 165
5.2 压电智能骨料抗压和抗剪力学性能分析与试验研究 165
5.2.1 试验目的 165
5.2.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作 166
5.2.3 压电智能骨料抗压和抗剪试验方案 167
5.2.4 压电智能骨料抗压和抗剪试验数据采集及结果分析 169
5.2.5 试验小结 175
5.3 压电智能骨料冻融循环力学性能分析与试验研究 176
5.3.1 试验目的 176
5.3.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作 176
5.3.3 压电智能骨料冻融循环试验方案 178
5.3.4 压电智能骨料冻融循环试验数据采集处理及结果分析 181
5.3.5 试验小结 186
5.4 本章小结 186
6 压电智能传感-驱动器在结构健康监测与损伤识别中的应用 188
6.1 引言 188
6.2 基于压电波动分析法的结构健康监测与损伤识别技术的不确定性因素分析 190
6.2.1 结构损伤识别精度的不确定性因素分析 191
6.2.2 监测噪音等不确定性因素的消除分析 192
6.3 基于小波分析的监测信号降噪处理 193
6.3.1 小波分析的基本原理 194
6.3.2 基于小波分析的信号滤波降噪处理过程 195
6.4 基于压电智能骨料传感-驱动器的损伤识别技术原理 200
6.4.1 基于概率统计理论的结构损伤识别原理 200
6.4.2 基于概率统计理论的损伤识别理论模型 201
6.4.3 混凝土结构损伤概率统计识别方法的步骤 213
6.5 钢筋混凝土梁的损伤统计识别试验研究 213
6.5.1 试验目的 213
6.5.2 试验装置 214
6.5.3 试验步骤 214
6.5.4 试验结果分析 216
6.6 本章小结 222
参考文献 223