第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 结构损伤识别方法的分类 2
1.3 基于振动测试的结构损伤识别方法研究现状 4
1.3.1 引言 4
1.3.2 基于固有频率的损伤识别方法 5
1.3.3 基于模态振型的损伤识别方法 5
1.3.4 基于应变／曲率模态的损伤识别方法 6
1.3.5 基于模型修正的损伤识别方法 7
1.3.6 基于神经网络的损伤识别方法 9
1.3.7 基于支持向量机的损伤识别方法 9
1.3.8 基于小波分析的损伤识别方法 10
1.3.9 基于HHT的损伤识别方法 11
1.3.10 基于激光电视全息技术的损伤识别方法 12
1.3.11 其他损伤识别方法 13
1.4 本书的内容安排 13
参考文献 14
第2章 基于摄动法的裂纹梁振动模态研究 22
2.1 引言 22
2.2 基于摄动法的裂纹梁振动特征方程 23
2.2.1 Euler-Bernoulli梁振动方程 23
2.2.2 Euler-Bernoulli梁裂纹损伤模型 23
2.2.3 裂纹梁振动模态的摄动特征方程 26
2.3 裂纹简支梁特征方程摄动法求解 27
2.3.1 裂纹简支梁特征方程的一阶摄动法求解 27
2.3.2 裂纹简支梁特征方程的二阶摄动法求解 29
2.4 裂纹梁特征方程摄动法求解 31
2.4.1 裂纹梁特征方程的一阶摄动法求解 31
2.4.2 裂纹梁特征方程的二阶摄动法求解 32
2.4.3 根据正则化条件求解αü、βü 33
2.4.4 裂纹梁特征值和模态振型的摄动表示 34
2.5 弹性损伤结构振动特征问题摄动法的一般方程 35
2.6 裂纹梁算例 37
2.6.1 裂纹简支梁仿真计算 37
2.6.2 损伤悬臂梁算例 44
2.7 本章小结 45
参考文献 46
第3章 基于HHT方法的结构损伤检测研究 48
3.1 引言 48
3.2 基于摄动法的裂纹梁强迫响应分析 49
3.3 HHT方法的基本原理 50
3.3.1 经验模式分解 51
3.3.2 Hilbert变换 53
3.3.3 HHT方法的特点 54
3.4 基于小波分析和HHT变换的结构损伤检测方法 56
3.5 损伤检测算例 56
3.5.1 简支梁仿真计算 56
3.5.2 Benchmark结构损伤检测算例 64
3.6 本章小结 69
参考文献 70
第4章 基于支持向量机的结构损伤识别研究 73
4.1 引言 73
4.2 支持向量机算法 74
4.2.1 完全线性可分情况下的分类算法 74
4.2.2 非完全线性可分情况下的分类算法 76
4.2.3 非线性可分情况下的分类算法 76
4.2.4 支持向量机多分类算法 77
4.2.5 支持向量机分类概率估计 77
4.2.6 支持向量机回归算法 78
4.2.7 支持向量机算法的特点 79
4.3 基于支持向量机的结构损伤分步识别方法 80
4.4 梁损伤识别算例 81
4.4.1 悬臂梁仿真计算 81
4.4.2 简支梁损伤识别算例 84
4.5 本章小结 86
参考文献 86
第5章 悬臂梁裂纹损伤诊断实验研究 89
5.1 引言 89
5.2 实验试件及设备 89
5.2.1 实验试件 89
5.2.2 实验设备 90
5.3 基于摄动法的悬臂梁频率计算 90
5.4 基于小波分析和HHT变换的悬臂梁损伤检测 92
5.5 基于支持向量机的悬臂梁损伤分步识别 97
5.6 本章小结 98
第6章 基于激光电视全息技术的结构损伤诊断研究 100
6.1 引言 100
6.2 激光电视全息损伤检测技术原理及特点 101
6.2.1 激光电视全息检测技术原理 101
6.2.2 激光电视全息检测技术的特点 102
6.3 基于激光电视全息和支持向量机的损伤检测技术 104
6.4 液晶面板损伤识别实验 105
6.4.1 液晶面板 106
6.4.2 实验设计 106
6.4.3 实验结果 107
6.5 本章小结 109
参考文献 109
第7章 材料疲劳寿命的智能预测方法研究 111
7.1 引言 111
7.2 基于支持向量机的单轴疲劳寿命预测 113
7.3 单轴应变疲劳预测算例 115
7.4 本章小结 117
参考文献 117
第8章 总结与展望 119
8.1 本书工作总结 119
8.2 研究展望 121
名词索引 123