一、结构损伤诊断技术的研究和发展趋势（论文文献综述）
闫斌斌[1]（2021）在《基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究》文中研究表明叶片是燃气轮机的重要部件,长时间在较高的转速、温度、压力和负荷条件下工作,受空气中的杂质污染和腐蚀,发生故障的概率极高,故障模式如结垢、磨损、腐蚀和打伤等。叶片故障严重影响燃气轮机运行的稳定性、经济性和安全性。因此,开展燃机叶片故障诊断研究十分必要。本文主要从气路性能诊断方法出发,研究基于混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断中的若干关键问题:1)同型号不同燃气轮机个性化差异对气路性能机理模型仿真精度存在影响;2)仅凭机理的建模方式难以适应燃气轮机气路性能的残余个性化差异;3)采用单一参数和固定阈值的燃气轮机叶片故障预警存在误警率和漏警率较高的问题;4)叶片故障诊断过程中存在模型精度有限和寻优算法易陷入局部最优等问题。开展的主要工作如下:建立了燃气轮机个性化气路性能机理模型。针对同型号不同燃气轮机部件特性图的个性化差异,改进了现有的部件通用解析解,同时提出基于粒子群算法的性能自适应方法,通过定义的更新因子实现了部件特性曲线形状的靶向控制,进而实现了部件解析解与实际部件特性的精准匹配。针对燃气轮机循环设计点与循环参考点之间的个性化差异,提出基于逆向迭代和遗传算法的循环参考点整定方法,实现了循环参考点的精准整定,提高了气路性能机理模型的准确性。部件特性曲线和循环参考点的自适应调整,明显降低了燃气轮机实际性能与气路性能机理模型之间的个性化差异。通过燃气轮机现场实测数据验证了该方法的有效性。提出了两类燃气轮机气路性能混合驱动模型构建方法。针对某些燃气轮机循环参考点和部件特性曲线难以获取的问题,提出一种结合燃气轮机机理的气路性能混合模型构建方法,并定义为第一类混合模型。该方法面向燃气轮机部件单元体构建混合模型,其中神经网络结构、神经元数量和激活函数的选定分别参考燃气轮机模块化划分、截面热力参数数量以及部件非线性程度。针对循环参考点和部件特性曲线可用,但气路性能机理模型和燃气轮机实际性能之间仍存在残余个性化差异的情况,提出了一种基于径向基神经网络误差补偿的混合模型,并定义为第二类混合模型。该方法以机理模型为基础,通过径向基神经网络补偿残余个性化差异造成的误差。通过在役燃气轮机实测数据验证了该方法的有效性。建立了基于宽频振动和混合模型的燃气轮机叶片故障预警方法。由于采用单一参数和固定阈值的叶片故障预警易出现误报率和漏报率较高的问题,故提出了一种基于多参数的燃气轮机叶片故障变工况预警方法。首先基于宽频振动信号提取偏离特征参数,同时基于气路性能信号提取降级特征参数;其次研究特征参数的阈值设定方法,考虑变工况对阈值设定的影响,建立了叶片故障的3级预警规则。最后通过燃气轮机实际故障案例验证了该方法的有效性。研究了基于混合模型的燃气轮机叶片故障诊断方法。针对非线性气路故障诊断的优化算法易陷入局部最优的问题,建立了基于改进粒子群算法和混合模型的非线性叶片故障诊断模型。以实测数据为目标,通过气路性能混合模型的自适应调整确定部件性能降级量,进而识别燃气轮机叶片的故障模式。针对燃气轮机部件特性曲线和循环参考点难以获取的场合,基于测量参数进行叶片故障诊断,而该方法仅对叶片单一故障的诊断精度较高,对于多种叶片故障同时发生的场合诊断精度较低,因此研究了基于SVM和第一类混合模型的叶片单一故障诊断方法。在上述模型基础上,提出了基于改进相似度算法的叶片自动诊断方法,可自动识别叶片故障类型。通过燃气轮机叶片故障实测数据验证了该方法的有效性。本文的研究成果可以补充和拓展目前的叶片故障预警和诊断理论,同时为相关理论在工程实践中的应用提供参考。
李笑林,杨璐,许镇,黄雅楠,代鹏[2]（2021）在《建筑结构安全智能化监测研究现状及展望》文中指出建筑结构破坏导致的工程事故往往可能造成巨大的人员伤亡和财产损失,为预防事故发生减少危害,对建筑结构的安全监测以及评定工作十分必要。本文主要从传感技术、数据传输和结构安全诊断与评定等方面对国内外智能化结构安全监测方法相关研究进行了总结。传感技术方面,智能材料传感器的发展及新型测量技术的应用使数据测量更准确、更高效,并促进了智能结构的发展。数据传输方面,物联网技术与"5G技术"的快速发展将为结构安全监测的发展提供极大支撑。结构安全诊断与评估方面,不同智能算法的引入进一步提升了结构安全监测的有效性和可靠性并简化了监测过程。总体而言,智能化正在成为结构安全监测技术的重要发展方向。
尹贤贤[3]（2021）在《城市轨道交通轨道服役性能劣化机理分析及病害智能检测研究》文中研究说明地铁线路基础设施维护是保障行车安全和乘客安全的重要保障机制。随着地铁运营的飞速发展,对地铁行车设备的监测与维修保养越来越成为保障地铁车辆行车安全的重中之重。城轨列车运行速度及发车密度的提升加速了运营线路轨道服役性能的劣化及失效进程,引发了行业内高度关注的诸多问题,如大量曲线外轨因侧磨过度而失效下线、钢轨表面频繁出现的异常波磨现象以及由其引发的轨道线路基础设施疲劳劣化和环境振动噪声干扰等。为了满足城市轨道交通规模化、持久化与快速化发展的需求,进行城轨交通轨道服役性能劣化分析,展开轨道病害的智能检测研究有重要意义。鉴于此,本文首先针对轨道线路上的外轨侧磨、钢轨表面波磨及扣件服役劣化等现象分别展开了机理分析以揭示其劣化规律,随后针对轨道病害提出了基于轴箱振动信号的智能检测方法,主要研究工作及成果如下:（1）揭示了曲线外轨侧磨随轨道服役寿命的发展演变规律。基于轮轨多点接触动力学、Specht材料摩擦-磨损理论,结合磨耗灵敏度分析提取了对外轨侧磨最具影响的七大因素,分别是摩擦系数、一系悬挂刚度、曲线半径、轨距、轴重、未平衡外轨超高及轨底坡度,提出了基于RSM（响应曲面法）、SVM（支持向量机）、RVM（相关向量机）这3种不同回归分析方法的曲线外轨服役寿命预测模型,预测结果表明其均能达到高于90%的预测准确率。（2）提出了一种适用于工程评估计算的钢轨波磨增长预测模型,揭示了钢轨波磨产生的根本原因。即由轨道离散支承结构的刚度、阻尼设置致使车辆以某速度运行通过轨道时直接激发的轨道系统超谐共振响应,最终引发了钢轨波磨的产生。研究发现了轨道曲线半径、轨下支承刚度和轨枕间距是影响波磨发展的三大关键因素。（3）提出了一种基于轮轨振动-磨损模型的车轮多边形对钢轨波磨形成机理分析方法。将由多边形车轮传递到轨道的轴荷载看作是一种沿轨道纵向变速移动的谐波荷载,借助轨道振动理论和仿真试验分析了车轮多边形对于钢轨波磨产生及发展的影响。结果表明车轮多边形会引发钢轨表面的初始磨耗疤,当来自多边形车轮的谐波激励恰好激发轨道共振时,初始磨耗疤会发展演变为钢轨波磨。（4）揭示了扣件系统的疲劳劣化规律以及钢轨波磨对扣件疲劳寿命的影响,提出了基于轴箱振动加速度的扣件劣化智能检测技术。从钢轨-扣件系统耦合动力学和结构疲劳劣化的角度对扣件性能的疲劳劣化规律以及其疲劳寿命展开研究;基于扣件-钢轨-轮对耦合动力学理论分析了扣件病害与轴箱振动加速度之间的动力学关系,搭建了基于串联卷积神经网络的轨道扣件病害智能诊断模型,以轴箱振动加速度信号的频谱图像作为网络模型特征输入。研究结果表明,本文所提扣件病害智能诊断方法的分类辨识准确率高达98.27%。（5）提出了一种轨道病害智能识别与检测方法。借助车辆-轨道耦合动力学仿真模型获得了足够多的包含轨道病害响应信息的轴箱振动加速度信号,对检测信号分别进行小波功率谱分析和变分模态分解（VMD分解）及谱峭度熵计算以提取轨道病害特征响应,开发了基于深度学习网络模型的轨道病害自动检测算法。研究结果表明,本文所提轨道病害智能检测方法的病害诊断准确率为96.72%。
房芳,郑辉,汪玉,邱雷[4]（2021）在《机械结构健康监测综述》文中研究说明随着我国航空航天飞行器、高速列车、核电风电及舰船深潜等机械装备技术的发展,机械结构的高效快速运维对保障机械装备的高性能、高可靠性运转至关重要。机械结构健康监测能够在结构试验和服役全过程中对结构状态进行监控,实现精细化视情维护,提高结构的可靠性并降低运维费用,故机械结构健康监测技术备受重视。围绕机械结构健康监测,梳理其在航空航天、能源化工、风力发电、交通运输领域的发展现状,并对实现机械结构健康监测涉及的先进传感技术、监测系统及监测方法发展现状进行了总结和评述,最后对机械结构健康监测技术的发展趋势进行了展望。
周凯[5]（2020）在《哈密顿体系下Lamb波模态控制与分离方法》文中进行了进一步梳理基于Lamb波的损伤诊断技术在结构健康监测中发挥重要的作用,Lamb波具有传播距离远以及对微小损伤敏感等优点,可用于大面积结构的损伤诊断。然而板中的Lamb波传播具有多模态性,在任意频率下至少有两种传播模态,且Lamb波在结构边界等非连续点处会发生散射,导致诊断信号特别复杂,难以提取结构的损伤信息,这给损伤诊断带来挑战。针对这个关键问题,本文从模态控制和模态分离两方面探索可以简化Lamb波诊断信号的方法,研究内容主要包括以下方面:针对Lamb波传播问题,建立哈密顿体系方法。根据应变能和动能导出拉格朗日函数,利用变分运算建立了哈密顿正则方程,采用分离变量法求解哈密顿正则方程,将Lamb波传播问题转化为本征值和本征解问题,本征值描述波数,本征解表示对应的位移场和应力场。考虑平面Lamb波和柱面Lamb波两种假设,分别推导了这两种假设下的频率方程和位移场,提出了 Lamb波模态间的共轭正交关系,并对平面Lamb波和柱面Lamb波的传播特性和共性进行了分析讨论,结合频率方程解释了 Lamb波传播的多模态性和频散性产生的原因和具体表现,最后采用数值模拟和实验的方法对平面Lamb波和柱面Lamb波传播特性进行了验证。利用哈密顿体系方法求解了表面载荷作用下Lamb波的激励问题,得到Lamb波模态幅值的解析表达式。首先采用本征解展开的方法研究了含有非齐次项的Lamb波传播问题的解,得到了非齐次Lamb波特解,将表面载荷等效为结构边界条件,带入到哈密顿体系,非齐次边界条件即转化为方程非齐次项,进而得到满足非齐次边界条件的Lamb波特解。特解由Lamb波基本解展开,展开系数即是载荷作用下激励的Lamb波模态系数。根据平面Lamb波模型和柱面Lamb波模型讨论了载荷方向和载荷分布对激励Lamb波幅值的影响,结果表明,载荷方向影响Lamb波各模态的整体幅值,载荷径向长度影响激励出Lamb波模态幅值频率响应及周向分布,载荷周向分布主要影响激励出的Lamb波模态幅值周向分布。通过数值模拟对平面Lamb波和柱面Lamb波激励模型进行了验证,数值模拟结果证明了理论预测的有效性。提出了基于压电传感器的Lamb波模态控制方法,包括模态选择和周向控制方法。首先选取了合适的压电传感器,将压电传感器等效为作用于结构表面的载荷,考虑到有限传感器激励出的Lamb波为柱面Lamb波,而平面Lamb波模型简单直观,将传感器对激励Lamb波幅值的影响分为传感器尺寸的影响和传感器周向形状的影响,采用合适的激励模型论证了采用双面激励法和频率选择法选择模态的原理,并研究了圆形传感器和矩形传感器激励出的Lamb波波场周向分布,提出了一种基于传感器和激励频率选择的Lamb波模态周向控制方法。采用模态选择和周向控制方法对铝板损伤进行无基准诊断,数值模拟和实验结果表明,采用模态控制方法可明显简化诊断信号,实现损伤信号的准确识别,此模态控制方法为结构损伤的无基准诊断提供一种潜在可能。提出了 Lamb波模态分离方法。首先在考虑频散的情况下,基于相速度和群速度,结合激励信号计算了传播一定距离的Lamb波模态信号,并获取Lamb波传播位移场信息。根据Lamb波模态间的共轭正交关系,提出一种Lamb波模态分离方法,可提取多模态信号中不同模态幅值,并应用于数值模拟中,同时指出了这种方法的局限性。根据信号相关性分析的方法,提出一种基于信号重构的Lamb波模态分离方法,利用计算得到的信号重构多模态数值模拟或实验信号,实现模态分离。采用模态分离方法对损伤进行诊断时,可去除直达波和边界反射波信号,提取隐藏的损伤信号,这为结构损伤无基准诊断提供一种可能的选择。
李泽昀[6]（2020）在《面向结构监测的无线传感器网络及损伤诊断方法研究》文中研究指明近年来,无线传感器网络凭借其灵活性强、布置简单等特点,在结构监测领域引起了国内外广泛关注。通常情况下,结构损伤监测所产生的数据量十分庞大,无线传感器网络传输数据时容易产生吞吐量不足、访问冲突等瓶颈问题,使得诊断结果往往伴随着较大偏差,无法直观反映出损伤的具体位置。针对上述问题,本文以面向结构监测的无线传感器网络及损伤诊断方法为研究方向,依据分布式采集、无线传输、终端处理的设计原则,从网络拓扑结构、无线通信协议、节点设计以及损伤诊断算法四个方面对系统展开了分析,具体研究内容如下:论文首先提出了无线结构损伤监测模型,围绕无线传感器网络的吞吐量、健壮性、同步性等关键问题,设计了双信道分簇网络拓扑结构,并在其基础上研究了基于时分复用的数据传输机制与较为灵活的时间同步算法,采用双信道TDMA时分多址,实现了节点的协同工作与高效传输。在实验部分中,对时间同步与网络传输效果进行测试,其结果表明结构损伤监测网络在单信道模式与双信道模式下均具有良好的数据传输特性,时间同步误差、吞吐量、丢包率等性能指标均满足设计要求。针对结构损伤监测的无线传感器网络节点,本文设计了节点的硬件电路和软件程序,采用FPGA+CC2630的传感器节点方案,实现了导波信号激励、响应信号采集以及无线发送等功能。同时,采用双CC2630射频芯片框架搭建基站节点,建立了双信道分簇网络,通过基站节点的中转与管理功能保证了上下层网络的正常运行。针对分布式损伤定位中存在的精度问题,本文研究了基于节点协作的结构损伤诊断方法,并对节点监测方案进行设计,介绍了损伤特征信号的移动均值滤波、窗函数以及希尔伯特变换处理过程。在定位诊断中,引入损伤二维位置坐标,并详细分析了系统误差的来源,围绕损伤定位精度较低、随机误差较大等问题,在传统圆弧轨迹定位法的基础上进行了改进与优化,采用一种融合成像算法,通过叠加多组监测数据弱化诊断结果中随机误差的干扰,从而实现损伤位置的聚焦。最后在实验部分,对铝板结构中存在的穿孔损伤进行诊断,验证了算法的可行性与网络的可靠性。
张绍逸[7]（2019）在《时变环境下桥梁集群结构损伤诊断方法》文中研究表明桥梁集群是指由区域路网或城市环线内多座桥梁所构成的桥梁群体。与单座大型桥梁不同,集群数据既涵盖有监测系统桥梁的监测信息又包含无监测系统桥梁的检测信息,数据类别多;集群内非相似桥梁结构需逐一进行针对性数据处理,工作量大;集群内相似桥梁之间数据具有关联性,可挖掘性强。因此,如何有效利用集群数据特征,实现全部桥梁的损伤诊断是健康监测领域颇具挑战性的课题。针对这一难题,分别从集群内有监测系统的非相似桥梁、有监测系统的相似桥梁及无监测系统的桥梁三个方面开展了系统研究,主要研究内容包括:针对如何构建时变环境下损伤诊断所需的桥梁有限元基准模型问题,提出概率有限元基准模型的概念。研究时变环境下桥梁固有频率监测数据的分布特征,提出基于高斯混合分布的聚类分析算法,实现对海量监测数据的分类;每一类别下,依托随机有限元模型修正理论,引入Kriging代理模型,提出桥梁结构概率有限元基准模型的构建算法;结合异常诊断算法理论,构造基于概率有限元基准模型的结构损伤诊断因子,实现对集群内非相似桥梁结构的损伤诊断,弥补了传统有限元技术无法描述监测数据分布规律的缺陷。探索适用于时变环境下损伤诊断的桥梁数据基准模型构建问题,提出建立稳态数据基准模型的思想。利用矩阵奇异值分解与重构技术,研究基于桥梁结构应变监测数据重构的去噪算法;分析交通荷载变化对桥梁结构应变监测数据的影响规律,提出应变监测数据交通荷载趋势项提取算法,并证明了该算法的有效性;采用K-mean聚类分析,提出桥梁结构稳态数据基准模型的构建算法;在此基础上,对应变监测数据交通荷载趋势项提取算法进行扩展,实现对集群内非相似桥梁结构的损伤诊断,有效减弱了运营环境变化对数据基准模型的影响。面对如何利用集群内环境荷载相似的特点进行桥梁结构损伤诊断问题,提出无历史参考状态的桥梁集群结构损伤诊断方法。利用集群内相似桥梁结构应变响应之间具有高度相关的特征,研究基于监测数据相似度的桥梁结构应变聚类分析算法,建立多个具有相似概率分布的应变数据类别;每一类别下,采用相同时段内应变数据累积分布函数相同的特点,构建无历史参考状态下桥梁结构损伤诊断因子;以异常诊断算法为框架,实现对集群内相似桥梁结构的损伤诊断,避免了传统桥梁损伤诊断方法对参考状态数据的依赖。为了解决集群内无监测系统桥梁结构损伤诊断的问题,提出桥梁结构损伤的快速诊断策略。依托准静力影响线法桥梁荷载试验技术,利用矩阵零空间理论,提出基于准静力位移影响线的桥梁结构损伤诊断算法;采用数值模拟与模型桥试验,详细讨论了损伤前后加载车非一致性、算法鲁棒性及抗噪能力等关键问题,对比验证了所提算法的有效性;在此基础上,面向分布式布里渊光纤传感技术,拓展算法具备处理高密度应变测试信息的能力,提出基于准静力应变影响线的桥梁结构损伤定位算法。与前述基于监测信息的桥梁集群诊断方法相结合,实现集群内全部桥梁结构的损伤诊断。
刘晨光[8]（2019）在《基于车致振动响应的梁式桥结构动力检测与状态诊断方法》文中指出由于材料性能退化与外部损伤的共同影响,在役桥梁经过一定年限的使用运营后,将面临不可忽视的运营期安全风险。对桥梁结构状态进行检测与诊断,是维持桥梁长期正常工作状态的关键。基于荷载试验的桥梁结构检测与诊断方法,因具有方便的检测灵活性与深入的结构状态揭示能力,是目前技术条件下,具有良好可行性、可推广性与投入产出比的桥梁结构检测方法。根据目前的行业规范指导方向与工程实践情况,多数桥梁荷载试验以静力试验为主动力试验为辅,动力检测试验数据未能被充分的利用。但事实上,动力检测试验结果中包含有更全面的桥梁结构信息,可更为细致的反映结构的受力与损伤状态。因此,有必要对桥梁荷载试验中的动力检测试验分支进行进一步的研究。本文以移动车辆荷载激励下的梁式桥车致振动响应数据为研究主体,对基于动力检测试验的梁式桥结构状态检测与诊断方法展开以下研究工作:针对非桥梁结构性因素对梁式桥冲击系数的影响机理与影响规律进行研究。对桥面不平整状况,从空间域因素和频域因素两方面,分别研究冲击系数随桥面不平整状况的变化规律,并分析其影响机理。对试验加载车辆参数,分别从车辆的行驶速度和装载重量两个可控参数角度进行分析,结果显示加载车辆参数对冲击系数的影响非独立,车辆参数会与桥面不平整状况二者相互耦合,共同对冲击系数产生影响。对车队荷载中车辆间距空间分布情况,采用遗传优化算法进行计算分析,结果显示车辆间距在不同区间范围内对冲击系数的具有不同的影响规律。为改善现行桥面不平整度分级法用于冲击系数分析计算的局限性,提出由桥面不平整所引起冲击系数的概率分布模型,并据此概率模型提出新指标——特征冲击系数μfe。通过特征冲击系数,可依据不同保证率表征桥面不平整度等级与其引起的桥梁动力效应增大程度之间的关系,提高现行桥面不平整功率谱密度分级法与桥梁冲击系数之间的相关性。在此基础上,进一步提出考虑桥面平整度退化的冲击系数检测评定方法。该方法以有障碍跑车试验为实施手段,以最差预设不平整度等级的特征冲击系数μfe作为检测目标值,通过在桥面不同位置设置不同尺寸的障碍物来等效模拟不同程度的桥面平整度退化,最终检验桥面不平整等级退化到预设等级后,桥梁冲击系数是否仍然满足设计要求,并针对不同测试结果给出桥梁动力状态的评定建议。提出车队荷载作用下梁式桥冲击系数的预测检验方法,以解决目前桥梁动力检测一般以单辆车跑车激励试验为主,与桥梁实际运营状态的车流荷载存在差异的问题。该方法结合单辆车的跑车试验数据与基于遗传算法设计的最不利冲击系数优化搜索算法,既考虑了现场试验的实测结果,又可避免多辆试验车现场跑车测试难以控制的缺点,而且通过优化算法能够分析预测更多种车辆组合工况,获得各种车队荷载工况下,桥梁冲击系数或结构最大振幅的最不利结果。对梁式桥动力检测结果数据的时频域信号处理方法进行分析研究。根据动力检测信号的降噪需求,编制基于小波系数模相关性的信号降噪算法程序,以提高信号降噪后的局部高频细节保留的完整性。根据实测冲击系数的计算需求,从频域幅值谱比对法低通滤波、时域最小二乘法曲线拟合、时频域经验模态分解三个角度,分别提出移动车辆荷载作用下桥梁实测动位移曲线的动、静分量分离方法,三种方法计算角度不相互关联,可独立用于实测冲击系数计算的数据前处理,也可同时使用以相互验证,降低算法误差对检测结果产生的影响。针对传统频域变换法识别密集分布模态参数分辨率不足的问题,给出基于最优复Morlet小波变换的梁式桥密集模态参数时频域识别方法,该方法通过对复Morlet小波函数依据目标分辨率约束条件和最小Shanoon信息熵约束条件进行最优化参数设计,可在不增加有效信号长度的前提下提高信号分析的频域分辨率。针对梁式桥动力检测试验框架内的实用损伤状态诊断方法进行研究。在动力检测试验中常用的跑车激振试验基础上,以梁式桥动位移检测结果作为源数据,提出基于信号奇异性小波刻画的梁式桥损伤状态诊断方法,此方法利用小波系数模极大值迹线分布情况识别损伤位置,通过损伤位置处的Lipschitz奇异性指数量化损伤程度。同时,针对桥面不平整状况、试验车辆参数、信号采集位置等梁式桥动力检测试验中主要可变因素对损伤状态诊断效果的影响进行分析讨论,并给出提高损伤诊断准确性的检测试验实施建议。
孙磊[9]（2019）在《基于光纤传感和超声导波诊断信号融合的损伤监测方法研究》文中认为结构健康监测技术是提高飞行器结构安全性、降低维护成本的重要手段。针对飞行器结构的健康监测技术经过几十年的发展,理论研究已非常丰富,然而目前结构健康监测方法的研究多为单一传感监测方法,缺乏多源传感技术的综合研究,没有多传感器之间信息的交互,难以满足对复杂结构、多物理场的监测需要。本文以某复合材料飞行器尾翼在力热耦合地面试验中的状态监测为应用背景,提出了一种多源传感与数字孪生相结合的结构健康监测方法,使用多种传感器监测结构状态,并充分利用多源传感带来的各种信息来建立数字孪生模型,从而对结构状态作出综合分析与预测。本文模拟飞行器结构在复杂力热耦合环境下承受弯矩载荷,对金属和复合材料结构进行了状态监测和寿命预测。本文研究的主要内容如下:1)从实验方面研究了基于压电-光纤传感器的多源传感信息融合的监测方法,分析了损伤和载荷对光纤、压电传感信号的影响,提出了一种分步融合的卡尔曼滤波融合方法对多源传感信息进行融合,实验表明,融合后的损伤诊断有效降低了损伤误报情况的发生,同时还减小了损伤定位误差。2)本文探究了温度和载荷耦合作用下压电-光纤混合传感损伤监测方法在损伤扩展中应用,并提出了一种基于权重的自适应卡尔曼滤波融合方法来对损伤的大小进行定量化分析,实验结果表明,该方法可提高对损伤定量化诊断的准确性与稳定性。同时,本文基于Paris理论、结构健康监测诊断结果和有限元分析模型建立数字孪生模型对结构进行寿命预测,并进行了简单实验验证,有助于进一步推动数字孪生技术的发展和应用。3)本文提出了一种垂直于纤维方向的损伤定位方法,可解决光纤在复合材料损伤定位中的问题,同时,本文还探讨了在力热耦合试验中某复合材料飞行器尾翼的监测方法。首先根据尾翼的监测需求及结构特点和载荷特征,设计相应的结构健康监测系统对尾翼的金属舵轴和复合材料结构进行状态和损伤监测,然后设计并搭建了模拟尾翼蒙皮承受气动弯矩载荷的试验平台,通过多源传感信息融合方法,监测复合材料结构的载荷、损伤及损伤扩展情况。本监测方法可以在基本不增加尾翼结构重量的前提下,有效监测复合材料的损伤及载荷状态,为尾翼的地面监测实验打下了坚实的基础。
李舒[10]（2018）在《城市道路高架桥基于宏应变的损伤识别方法研究》文中进行了进一步梳理城市道路高架桥作为城市道路立体交通工程的主要形式之一,具有投资少、建设周期短、对地面交通影响小等突出优点,因而得到了广泛应用。在不中断交通的情况下,如何利用（准）分布式应变传感技术对城市道路高架桥进行连续监测和对结构中的损伤实现快速识别,对保障城市道路高架桥的安全运营具有积极意义。因此,本文通过理论推导、数值模拟和试验论证等方式,对城市道路高架桥基于宏应变的损伤识别方法及相关内容开展了研究。主要内容如下:1.提出并系统研究了“频域宏应变工作变形”的动力指标（1）本文从结构动力学基本理论和光纤光栅应变传感器工作原理出发,推导了宏应变频响函数、宏应变传递率函数,并据此提出了“频域宏应变工作变形（OMSS）”的动力指标,建立了相应的数学表达式,并形成了三种识别方法。该指标物理意义明确、表达形式简单,识别方法可靠。（2）通过对系统的零点、极点和宏应变传递率函数的讨论,详细分析了OMSS的特性;简述了OMSS与宏应变模态振型（SMS）的联系与区别;以简支梁为例,讨论了不同频率选择、激励位置和激励条件对OMSS的影响。（3）从宏应变、系统零点以及宏应变传递率函数（STF）等三个构成OMSS的关键元素出发,推导了受结构特征参数变化影响的敏感度公式,证明了OMSS对结构局部损伤高度敏感。2.研究了理想平稳激励和非平稳激励条件下的结构损伤识别方法（1）依据OMSS的特点,提出了基于OMSS的损伤位置识别方法;依据STF的特点,发展了基于STF的损伤跟踪识别方法;通过数值案例验证了平稳激励条件下方法应用的有效性。（2）依据实桥测试数据,阐述了由于车辆激励的非平稳特性导致桥梁模态辨识的困难;通过算例分析了因激励的非平稳性导致损伤位置识别效果不佳的原因,并提出问题的解决方案;通过提出的“频率决定”问题的“关键步骤一”和“关键步骤二”两种策略,进一步发展了基于OMMS的结构损伤识别方法,并通过数值案例进行了验证。3.开展了车桥耦合作用下的结构损伤识别应用研究（1）建立了车桥耦合系统的动力学模型,综合考虑了路面不平整度、车辆运行速度、车桥质量比等因素对损伤识别效果的影响;针对时变参数系统,引入质量控制法,利用统计学中的休哈特控制图最大程度降低了对无损结构的损伤误判概率,同时也提高了对有损结构的损伤定位精度。（2）通过力锤冲击激励和模拟行车荷载激励,在实验室内对受切割损伤的三跨连续梁桥结构模型开展动力试验研究,验证了所提的OMSS指标准确性和损伤识别方法的有效性。（3）验证了瞬时宏应变传递率函数是实现“频率决定”问题中的“关键步骤一”的有效工具,并对现实桥梁的损伤识别操作予以关键型技术指导。（4）以某城市道路高架梁桥为工程应用背景,基于ANSYS平台和多体动力学理论,对结构和车辆进行了精细化建模,并模拟了桥梁的工作状态和监测条件;依托本文所提方法,对结构宏应变响应数据进行分析,实现了对桥梁预设损伤的位置和发展状态的有效识别。最后,科学制定了城市道路高架桥基于宏应的结构损伤快速识别的具体流程说明和流程图。本文创新点如下:（1）提出“频域宏应变工作变形（OMSS）”,用以描述结构在受迫振动下的频域线性或非线性动力行为特征,并证明了其对结构特征参数的变化高度敏感,藉此发展了基于OMSS的结构损伤位置识别方法。（2）通过“以正向寻找系统极点”和“以逆向寻找激励最弱影响频率点”两个关键步骤,成功解决了“频率决定”这一核心问题,保证了非平稳激励下对时变参数系统（车桥耦合系统）的损伤定位精度。（3）以损伤和未损单元间的宏应变传递率函数的相关性为分析基础,建立了结构的损伤跟踪识别方法,实现了对结构损伤发展程度和速度的密切跟踪监测。
二、结构损伤诊断技术的研究和发展趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、结构损伤诊断技术的研究和发展趋势（论文提纲范文）
（1）基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 气路性能机理模型研究进展 |
| 1.2.2 气路性能混合模型研究进展 |
| 1.2.3 叶片故障预警研究进展 |
| 1.2.4 叶片故障诊断研究进展 |
| 1.3 当前研究趋势及需要解决的关键问题 |
| 1.3.1 当前研究趋势 |
| 1.3.2 需要解决的关键问题 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 |
| 第二章 燃气轮机个性化气路性能机理模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 燃气轮机通用气路性能机理模型 |
| 2.2.1 部件数学模型 |
| 2.2.2 稳态数学模型 |
| 2.2.3 动态数学模型 |
| 2.3 燃气轮机部件特性曲线自适应 |
| 2.3.1 部件特性通用解析解 |
| 2.3.2 更新因子提取及灵敏度分析 |
| 2.3.3 改进粒子群优化算法 |
| 2.3.4 通用解析解自适应方法 |
| 2.3.5 方法验证 |
| 2.4 燃气轮机循环参考点整定 |
| 2.4.1 循环参考点 |
| 2.4.2 循环参考点逆向迭代求解理论 |
| 2.4.3 循环参考点整定方法 |
| 2.4.4 验证案例描述 |
| 2.4.5 方法评估与验证分析 |
| 2.5 燃气轮机个性化气路性能机理模型应用 |
| 2.5.1 燃气轮机及其气路测试参数概述 |
| 2.5.2 个性化稳态气路性能机理模型及应用 |
| 2.5.3 个性化动态气路性能机理模型及应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 燃气轮机气路性能混合驱动模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 燃气轮机气路性能数据驱动模型 |
| 3.2.1 多层感知机理论 |
| 3.2.2 燃气轮机气路性能数据驱动模型构建方法 |
| 3.2.3 方法验证 |
| 3.3 面向单元体的燃气轮机气路性能混合模型 |
| 3.3.1 面向对象与燃气轮机气路性能仿真 |
| 3.3.2 面向单元体的气路性能混合模型构建方法 |
| 3.3.3 方法验证 |
| 3.4 基于径向基神经网络误差补偿的混合模型 |
| 3.4.1 径向基神经网络 |
| 3.4.2 基于径向基神经网络的误差补偿方法 |
| 3.4.3 方法评估与对比验证 |
| 3.5 气路性能混合模型应用实例 |
| 3.5.1 应用案例1 |
| 3.5.2 应用案例2 |
| 3.5.3 应用案例3 |
| 3.5.4 应用案例4 |
| 3.5.5 案例对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于宽频振动和混合模型的燃气轮机叶片故障预警 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 宽频振动信号特征提取 |
| 4.2.1 宽频振动信号测试 |
| 4.2.2 宽频振动信号特征提取方法 |
| 4.2.3 各部件宽频振动信号特征 |
| 4.3 气路性能信号特征提取 |
| 4.3.1 压气机气路性能信号特征 |
| 4.3.2 燃气涡轮气路性能信号特征 |
| 4.3.3 动力涡轮气路性能信号特征 |
| 4.4 基于宽频振动和混合模型的叶片故障预警方法 |
| 4.4.1 报警阈值 |
| 4.4.2 叶片故障特征阈值设定方法 |
| 4.4.3 叶片故障预警方法 |
| 4.5 方法应用案例 |
| 4.5.1 叶片报警阈值生成 |
| 4.5.2 预警方法验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 燃气轮机叶片故障 |
| 5.2.1 典型叶片故障 |
| 5.2.2 燃气轮机叶片故障判据 |
| 5.3 基于改进粒子群和混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.3.1 非线性气路分析法 |
| 5.3.2 比折合参数表征的叶片健康参数 |
| 5.3.3 基于改进粒子群和混合模型的叶片故障诊断方法 |
| 5.3.4 方法验证及实际应用案例 |
| 5.4 基于SVM和混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.4.1 支持向量机 |
| 5.4.2 基于混合模型的叶片故障模拟 |
| 5.4.3 基于SVM和混合模型的叶片故障诊断方法 |
| 5.4.4 方法评估及实际应用案例 |
| 5.5 燃气轮机叶片故障自动诊断方法 |
| 5.5.1 模式识别理论 |
| 5.5.2 叶片故障模式相似度分析 |
| 5.5.3 基于改进相似度的自动诊断方法 |
| 5.5.4 应用案例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究成果 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（2）建筑结构安全智能化监测研究现状及展望（论文提纲范文）
| 1 新型传感设备与技术 |
| 1.1 局部监测 |
| 1.1.1 光纤光栅传感器 |
| 1.1.2 压电材料传感器 |
| 1.1.3 形状记忆合金 |
| 1.2 整体监测 |
| 1.2.1 摄影及视频测量技术 |
| 1.2.2 GPS技术 |
| 1.2.3 测量机器人 |
| 2 数据的智能传输与处理 |
| 3 结构损伤识别 |
| 3.1 基于动力参数的损伤识别 |
| 3.2 基于静力参数的损伤识别 |
| 3.3 动静参数相结合的损伤识别 |
| 4 结构安全诊断与评定的智能算法 |
| 5 结论与展望 |
（3）城市轨道交通轨道服役性能劣化机理分析及病害智能检测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 序言 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 曲线轨道外轨侧磨 |
| 1.2.2 钢轨表面波磨成因分析 |
| 1.2.3 车轮多边形磨耗对钢轨病害影响分析 |
| 1.2.4 扣件性能劣化及其检测技术 |
| 1.2.5 轨道病害检测技术 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构及框架 |
| 2 钢轨侧磨机理及其磨耗预测 |
| 2.1 问题陈述 |
| 2.2 曲线外轨侧磨理论分析 |
| 2.3 灵敏度分析及预测模型理论基础 |
| 2.3.1 灵敏度分析 |
| 2.3.2 预测模型基础理论 |
| 2.4 钢轨侧磨仿真模型 |
| 2.5 仿真结果分析及讨论 |
| 2.5.1 基于侧磨的钢轨磨耗轮廓演变规律 |
| 2.5.2 曲线外轨侧磨的灵敏度分析 |
| 2.5.3 曲线外轨侧磨的回归预测分析 |
| 2.6 现场侧磨数据分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 轨道结构特性对钢轨表面波磨形成机理分析 |
| 3.1 问题陈述及方法概述 |
| 3.1.1 钢轨波磨增长预测模型 |
| 3.1.2 钢轨磨耗叠加模型 |
| 3.1.3 仿真模型及数据应用 |
| 3.2 钢轨波磨成因分析 |
| 3.2.1 钢轨波磨增长函数计算 |
| 3.2.2 钢轨波磨通过频率与轨道固有振动的关系分析 |
| 3.3 钢轨波磨发展演化规律仿真分析 |
| 3.4 钢轨波磨实测案例分析 |
| 3.5 本章结论 |
| 4 车轮多边形对钢轨表面波磨形成机理分析 |
| 4.1 问题陈述 |
| 4.2 基于车轮多边形的钢轨动力学及磨耗分析 |
| 4.2.1 基于车轮多边形的轨道系统动力学响应分析 |
| 4.2.2 基于车轮多边形的钢轨磨耗模型 |
| 4.2.3 基于车轮多边形的钢轨波磨发展规律 |
| 4.3 仿真验证结果与讨论 |
| 4.3.1 轮轨磨耗仿真模型 |
| 4.3.2 车轮多边形对于钢轨初始波磨的影响 |
| 4.3.3 车轮多边形对于钢轨现有波磨的影响 |
| 4.3.4 钢轨波磨减磨措施初探 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 钢轨扣件疲劳劣化分析及病害智能检测 |
| 5.1 问题陈述 |
| 5.2 基于不同轨道条件的扣件振动响应分析 |
| 5.2.1 钢轨-扣件系统有限元模型 |
| 5.2.2 轨道曲线参数对于扣件动力学响应的影响分析 |
| 5.2.3 钢轨波磨对于扣件动力学响应的影响分析 |
| 5.2.4 扣件弹条疲劳应力分析 |
| 5.3 扣件弹条的疲劳劣化分析 |
| 5.3.1 疲劳破坏分析基础理论 |
| 5.3.2 弹条疲劳损伤模型 |
| 5.3.3 钢轨波磨对弹条疲劳破坏的影响 |
| 5.4 基于扣件病害的轮对动力学响应 |
| 5.4.1 基于扣件病害的钢轨动力学响应 |
| 5.4.2 基于扣件病害的轮对动力学响应 |
| 5.5 基于扣件病害的轴箱振动加速度频谱分析 |
| 5.5.1 车辆-轨道耦合动力学仿真模型 |
| 5.5.2 基于扣件病害干扰的轴箱振动响应分析 |
| 5.6 基于深度学习的扣件系统病害自动辨识 |
| 5.6.1 网络结构设置 |
| 5.6.2 网络训练结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 轨道病害智能识别与检测 |
| 6.1 问题陈述 |
| 6.2 基于轨道病害的车辆-轨道系统动力学仿真 |
| 6.2.1 钢轨轨面塌陷的仿真模拟模型 |
| 6.2.2 钢轨波磨的仿真模拟模型 |
| 6.2.3 钢轨接头的仿真模拟模型 |
| 6.2.4 钢轨高低焊接不平顺仿真模拟模型 |
| 6.3 基于时频分析的轨道病害振动响应特征提取 |
| 6.3.1 钢轨局部塌陷的轴箱振动响应特征分析 |
| 6.3.2 钢轨波磨的轴箱振动响应特征分析 |
| 6.3.3 钢轨接头病害的轴箱振动响应特征分析 |
| 6.3.4 钢轨焊接不平顺的轴箱振动响应特征分析 |
| 6.3.5 钢轨踏面病害叠加扣件劣化的轴箱振动响应特征分析 |
| 6.4 基于谱峭度熵的轨道病害脉冲特征提取 |
| 6.4.1 理论基础 |
| 6.4.2 基于谱峭度熵的轴箱振动响应分析 |
| 6.5 轨道病害智能检测方法 |
| 6.5.1 基于SVM支持向量机的轨道病害检测方法 |
| 6.5.2 基于串联卷积神经网络深度学习算法的轨道病害智能检测方法 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）机械结构健康监测综述（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 国内外总体研究现状 |
| 1.1 航空航天领域 |
| 1.2 能源化工领域 |
| 1.3 风力发电领域 |
| 1.4 交通运输领域 |
| 2 先进传感技术 |
| 2.1 应变监测传感技术 |
| 2.2 压电超声传感技术 |
| 2.3 其他监测传感技术 |
| 3 结构健康监测系统 |
| 3.1 应变监测系统集成 |
| 3.2 压电监测系统集成 |
| 3.2.1 主动压电监测系统集成 |
| 3.2.2 被动压电监测系统集成 |
| 3.3 其他监测系统集成 |
| 4 结构健康监测方法 |
| 4.1 压电导波监测方法 |
| 4.1.1 压电导波损伤定位成像方法 |
| 4.1.2 时变服役环境下压电导波监测方法 |
| 4.2 振动模态监测方法 |
| 4.3 机电阻抗监测方法 |
| 4.4 声发射监测方法 |
| 4.5 腐蚀监测方法 |
| 4.6 变形监测方法 |
| 5 工程应用案例 |
| 5.1 航空结构健康监测案例 |
| 5.2 能源化工结构健康监测案例 |
| 5.3 风力发电结构健康监测案例 |
| 5.4 交通运输结构健康监测案例 |
| 6 总结与展望 |
（5）哈密顿体系下Lamb波模态控制与分离方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题提出与研究意义 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 |
| 1.2.1 Lamb波传播特性 |
| 1.2.2 Lamb波激励 |
| 1.2.3 Lamb波时域频域信号处理方法 |
| 1.2.4 Lamb波模态域信号处理方法 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 Lamb波传播问题 |
| 2.1 基本问题 |
| 2.2 哈密顿体系 |
| 2.3 频率方程和位移场 |
| 2.3.1 平面Lamb波频率方程与位移表达式 |
| 2.3.2 柱面Lamb波频率方程与位移表达式 |
| 2.4 共轭正交关系 |
| 2.5 平面与柱面Lamb波位移场特性 |
| 2.5.1 径向特性 |
| 2.5.2 周向特性 |
| 2.5.3 纵向特性 |
| 2.5.4 Lamb波整体位移场特性 |
| 2.6 平面与柱面Lamb波频散性 |
| 2.7 平面与柱面Lamb波传播特性的区别与联系 |
| 2.8 数值模拟和实验 |
| 2.8.1 平面Lamb波数值模拟 |
| 2.8.2 柱面Lamb波数值模拟 |
| 2.8.3 柱面Lamb波实验 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 表面载荷作用下Lamb波激励问题 |
| 3.1 含非齐次项的Lamb波传播问题求解 |
| 3.2 表面载荷作用下Lamb波激励理论 |
| 3.3 载荷方向和载荷分布对Lamb波激励影响分析 |
| 3.3.1 载荷方向的影响 |
| 3.3.2 载荷分布的影响 |
| 3.4 Lamb波激励问题数值模拟 |
| 3.4.1 平面Lamb波激励数值模拟 |
| 3.4.2 柱面Lamb波激励数值模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于压电传感器的Lamb波模态控制方法 |
| 4.1 传感器等效模型 |
| 4.1.1 传感器选型 |
| 4.1.2 激励模型简化 |
| 4.2 单一模态Lamb波激励 |
| 4.2.1 双面激励法 |
| 4.2.2 频率选择法 |
| 4.3 Lamb波周向控制方法 |
| 4.3.1 采用圆形传感器的轴对称Lamb波控制 |
| 4.3.2 采用矩形传感器的轴对称和非轴对称Lamb波控制 |
| 4.3.3 数值模拟 |
| 4.3.4 实验验证 |
| 4.4 基于模态控制的Lamb波无基准损伤诊断 |
| 4.4.1 基于模态选择的Lamb波损伤诊断数值模拟 |
| 4.4.2 基于模态选择和周向控制的Lamb波邻近损伤诊断数值模拟 |
| 4.4.3 基于模态选择的Lamb波损伤诊断实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 Lamb波模态分离方法 |
| 5.1 考虑频散特性的Lamb波传播波场计算 |
| 5.2 基于正交性的Lamb波模态分离方法 |
| 5.2.1 理论算法 |
| 5.2.2 数值模拟 |
| 5.3 基于信号重构的Lamb波模态分离方法 |
| 5.3.1 理论方法 |
| 5.3.2 参数选择 |
| 5.3.3 数值模拟验证 |
| 5.4 基于模态分离方法的Lamb波损伤散射信号提取 |
| 5.4.1 数值模拟 |
| 5.4.2 实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）面向结构监测的无线传感器网络及损伤诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 无线传感器网络在结构监测中的应用 |
| 1.2.2 结构损伤诊断方法的研究进展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 无线传感器网络架构及节点组网方案设计 |
| 2.1 无线传感器网络的总体设计 |
| 2.1.1 无线结构损伤监测模型 |
| 2.1.2 无线组网技术方案选择 |
| 2.2 网络拓扑结构设计 |
| 2.2.1 一般网络拓扑结构 |
| 2.2.2 结构损伤监测网络拓扑结构设计 |
| 2.3 无线通信协议设计 |
| 2.3.1 数据传输机制 |
| 2.3.2 时间同步算法 |
| 2.3.3 数据包格式设计 |
| 2.4 网络工作流程分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 节点的设计与实现 |
| 3.1 传感器节点硬件设计 |
| 3.1.1 FPGA逻辑处理器 |
| 3.1.2 激励与采集模块 |
| 3.1.3 无线通信模块 |
| 3.1.4 外围电路设计 |
| 3.2 基站节点硬件设计 |
| 3.2.1 外围电路设计 |
| 3.2.2 PCB板及封装 |
| 3.3 节点软件设计 |
| 3.3.1 软件开发环境概述 |
| 3.3.2 逻辑功能程序设计 |
| 3.3.3 无线传输程序设计 |
| 3.4 节点功能测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于节点协作的结构损伤诊断方法 |
| 4.1 无线结构损伤监测方案设计 |
| 4.2 信号处理与特征提取 |
| 4.2.1 信号的预处理 |
| 4.2.2 飞行时间的提取 |
| 4.3 二维损伤的定位诊断 |
| 4.3.1 损伤位置的确定 |
| 4.3.2 定位误差分析 |
| 4.3.3 基于相对距离的融合成像算法 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统功能的验证 |
| 5.1 时间同步性能验证 |
| 5.2 无线结构损伤监测实验 |
| 5.2.1 实验方案设计 |
| 5.2.2 网络通信性能分析 |
| 5.2.3 上位机软件监控结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）时变环境下桥梁集群结构损伤诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 基于振动信息的结构损伤诊断方法研究现状及分析 |
| 1.2.1 有限元基准模型的构建方法 |
| 1.2.2 数据基准模型的构建方法 |
| 1.2.3 基于统计理论的异常诊断方法 |
| 1.2.4 基于准静力信息的结构损伤诊断方法 |
| 1.3 基于振动信息的结构损伤诊断方法应用现状及难点分析 |
| 1.3.1 结构健康监测技术在桥梁损伤诊断中的应用现状 |
| 1.3.2 时变环境因素对桥梁结构损伤诊断的影响 |
| 1.3.3 时变环境下桥梁集群结构损伤诊断方法的研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 时变环境下基于概率有限元基准模型的桥梁结构损伤诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 桥梁结构概率有限元基准模型的构建算法 |
| 2.2.1 概率有限元基准模型构建算法概述 |
| 2.2.2 基于高斯混合分布的桥梁结构固有频率监测数据聚类分析 |
| 2.2.3 基于Kriging的桥梁结构随机有限元模型修正算法 |
| 2.3 基于概率有限元基准模型的桥梁结构损伤诊断算法 |
| 2.4 基于概率有限元基准模型的实桥结构损伤诊断验证 |
| 2.4.1 实桥结构健康监测系统简介 |
| 2.4.2 桥梁结构监测频率的聚类分析 |
| 2.4.3 桥梁结构初始有限元与Kriging模型的建立 |
| 2.4.4 桥梁结构概率有限元基准模型的建立 |
| 2.4.5 所提方法与传统方法的优势比较 |
| 2.4.6 桥梁结构损伤诊断结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 时变环境下基于稳态数据基准模型的桥梁结构损伤诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稳态数据基准模型构建的算法理论 |
| 3.2.1 基于桥梁结构应变监测数据集合重构的去噪算法 |
| 3.2.2 桥梁结构应变监测数据的交通荷载趋势项提取算法 |
| 3.2.3 基于K-mean聚类分析的稳态数据基准模型构建算法 |
| 3.3 基于稳态数据基准模型的桥梁结构损伤诊断算法 |
| 3.4 所提算法的实桥算例验证 |
| 3.4.1 英雄山立交桥梁集群结构运营安全监测系统简介 |
| 3.4.2 英雄山立交桥梁的数据预处理 |
| 3.4.3 英雄山立交桥梁稳态数据基准模型的构建 |
| 3.4.4 英雄山立交桥梁结构损伤诊断结果 |
| 3.4.5 问题讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 时变环境下无历史参考状态的桥梁集群结构损伤诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于应变响应累积分布函数差的桥梁集群结构损伤诊断算法 |
| 4.2.1 基于数据相似度的应变监测数据聚类分析 |
| 4.2.2 基于累积分布函数残差的结构损伤诊断 |
| 4.3 桥梁集群结构损伤诊断算法的数值模拟验证 |
| 4.3.1 数值模拟算例简介 |
| 4.3.2 桥梁集群结构损伤诊断结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于交叉验证的实际桥梁集群结构损伤决策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于交叉验证的桥梁集群结构损伤诊断 |
| 5.2.1 基于交叉验证思想的损伤决策指标 |
| 5.2.2 基于交叉验证思想的损伤决策流程 |
| 5.2.3 数值模拟算例 |
| 5.3 英雄山立交桥梁集群应变监测数据的损伤决策 |
| 5.3.1 英雄山立交桥梁集群应变监测数据的聚类划分 |
| 5.3.2 英雄山立交桥梁集群结构损伤诊断结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 无监测系统的桥梁集群结构损伤快速诊断策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 准静力影响线法桥梁结构损伤快速诊断实施方法 |
| 6.3 基于准静力位移影响线的零空间损伤诊断方法 |
| 6.3.1 桥梁结构静力位移影响线的基本理论 |
| 6.3.2 构造损伤特征Hankel矩阵 |
| 6.3.3 基于零空间的桥梁结构损伤诊断因子 |
| 6.3.4 桥梁结构损伤前后准静力加载条件的讨论 |
| 6.4 算法有效性的数值模拟验证 |
| 6.4.1 数值模拟算例简介 |
| 6.4.2 桥梁结构损伤诊断结果 |
| 6.4.3 与传统损伤识别方法的性能比较 |
| 6.4.4 算法鲁棒性的讨论 |
| 6.5 算法有效性的模型试验验证 |
| 6.5.1 模型桥梁简介 |
| 6.5.2 测点布置及损伤工况设置 |
| 6.5.3 模型桥梁结构损伤诊断结果 |
| 6.6 基于准静力应变影响线的结构损伤定位算法 |
| 6.6.1 算法理论 |
| 6.6.2 算法有效性的模型试验验证 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于车致振动响应的梁式桥结构动力检测与状态诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆-桥梁耦合振动理论 |
| 1.2.2 桥梁冲击系数 |
| 1.2.3 动力检测试验中的信号处理方法 |
| 1.2.4 小波变换在动力检测中应用 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 梁式桥冲击系数非结构性因素影响分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 车辆桥梁耦合振动计算程序编制 |
| 2.2.1 自编程序算法理论 |
| 2.2.2 自编程序结果验证 |
| 2.3 冲击系数的敏感性 |
| 2.4 桥面平整状况对冲击系数的影响 |
| 2.4.1 空间域因素 |
| 2.4.2 频域因素 |
| 2.5 车辆可变参数对冲击系数的影响 |
| 2.5.1 车辆速度 |
| 2.5.2 车辆载重 |
| 2.6 车队荷载对冲击系数的影响 |
| 2.6.1 等间距车队 |
| 2.6.2 不等间距车队 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 考虑非结构性因素影响的梁式桥冲击系数检测与评定方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现行桥面不平整度分级方法的局限性 |
| 3.2.1 桥面不平整数据的时频转换 |
| 3.2.2 功率谱密度分级法的局限性 |
| 3.3 桥面不平整引起冲击系数的概率分布模型 |
| 3.4 考虑桥面平整度退化的冲击系数检测评定方法 |
| 3.4.1 检测方法理论基础 |
| 3.4.2 检测方法实施方案与算例 |
| 3.5 考虑车队荷载作用的冲击系数检测方法 |
| 3.5.1 检测方法理论基础 |
| 3.5.2 检测方法实施方案与算例 |
| 3.5.3 车队荷载作用下检测结果再讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 梁式桥动力检测数据的时频域数字信号处理方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于小波系数相关性的检测信号降噪方法 |
| 4.2.1 常用小波降噪算法介绍 |
| 4.2.2 小波相关性降噪算法 |
| 4.3 冲击系数实测中的动位移曲线动静分量分离方法 |
| 4.3.1 动位移曲线的组成分量 |
| 4.3.2 频域动静分离法 |
| 4.3.3 时域动静分离法 |
| 4.3.4 基于经验模式分解(EMD)的时频域动静分离法 |
| 4.3.5 动静分离方法实测数据验证 |
| 4.4 基于最优复Morlet小波变换的梁式桥密集模态参数识别方法 |
| 4.4.1 复Morlet小波的基本时频特性 |
| 4.4.2 小波模态参数识别算法框架 |
| 4.4.3 最优复Morlet小波函数设计 |
| 4.4.4 梁式桥密集分布模态参数识别数值模拟算例 |
| 4.4.5 梁式桥密集分布模态参数识别工程实例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于跑车激振响应的梁式桥损伤状态诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 梁式桥损伤模型与损伤诊断算法 |
| 5.2.1 裂缝损伤模型 |
| 5.2.2 基于Lipschitz指数小波刻画的损伤诊断算法 |
| 5.3 基于跑车激振响应的损伤状态诊断算法实现与算例 |
| 5.3.1 算法参数选择 |
| 5.3.2 单谐振子车辆模型激励下的损伤状态诊断 |
| 5.3.3 多自由度车辆模型激励下的损伤状态诊断 |
| 5.3.4 多损伤桥梁模型的损伤状态诊断 |
| 5.4 动力检测试验主要可变因素对损伤诊断的影响 |
| 5.4.1 加载车速度 |
| 5.4.2 加载车载重 |
| 5.4.3 动位移测试位置 |
| 5.4.4 桥面平整状况 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）基于光纤传感和超声导波诊断信号融合的损伤监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 结构健康监测研究现状 |
| 1.2.2 数字孪生研究概述 |
| 1.2.3 多源传感信息融合的技术与方法 |
| 1.3 本文研究工作与和内容安排 |
| 第二章 基于光纤传感和超声导波的损伤监测原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于光纤传感的结构健康监测方法 |
| 2.2.1 光纤传感理论 |
| 2.2.2 基于应变测量的损伤监测技术 |
| 2.3 基于超声导波的结构健康监测方法 |
| 2.3.1 超声导波传感理论 |
| 2.3.2 基于超声导波的损伤诊断方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波的多源传感损伤定位监测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 卡尔曼滤波信息融合 |
| 3.3 多源传感损伤监测实验设置 |
| 3.3.1 实验设备与实验对象 |
| 3.3.2 实验设置及步骤 |
| 3.4 损伤监测实验结果分析 |
| 3.4.1 单一传感损伤监测结果分析 |
| 3.4.2 基于多源传感信息融合的损伤监测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多源传感损伤大小定量化分析及寿命预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字孪生模型 |
| 4.3 复杂环境下的多源传感损伤监测 |
| 4.3.1 损伤监测监测实验设计 |
| 4.3.2 损伤监测实验结果分析 |
| 4.4 基于数字孪生的结构寿命预测 |
| 4.4.1 基于Paris公式的疲劳裂纹扩展模型 |
| 4.4.2 基于自适应卡尔曼滤波信息融合的损伤监测 |
| 4.4.3 基于数字孪生的结构状态分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 典型复合材料结构损伤监测实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于多源传感信息融合的复合材料结构状态监测实验 |
| 5.2.1 复合材料制造 |
| 5.2.2 复合材料结构的状态监测实验设计 |
| 5.2.3 实验结果分析 |
| 5.3 复合材料尾翼简介 |
| 5.4 复合材料尾翼监测系统设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的成果目录 |
| 致谢 |
（10）城市道路高架桥基于宏应变的损伤识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 文中缩写说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 结构损伤识别方法研究现状 |
| 1.2.1 总体的发展 |
| 1.2.2 结构损伤的动力识别方法 |
| 1.2.3 基于车辆激励的损伤识别方法 |
| 1.3 (准)分布式应变传感技术在桥梁监测中的发展与应用 |
| 1.3.1 (准)分布式光纤传感技术的发展 |
| 1.3.2 光纤光栅传感技术在土木结构监测中的应用 |
| 1.3.3 基于光纤光栅应变(宏应变)的桥梁损伤识别方法研究 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 问题的提出 |
| 1.4.2 主要研究思路、内容及章节间逻辑 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 1.4.4 主要创新点 |
| 第二章 频域宏应变工作变形的提出与分析 |
| 2.1 宏应变及其测试、计算 |
| 2.1.1 宏应变 |
| 2.1.2 宏应变的测试技术 |
| 2.1.3 宏应变的计算方法 |
| 2.2 频域宏应变工作变形的提出 |
| 2.2.1 宏应变频响函数推导 |
| 2.2.2 宏应变传递率函数推导 |
| 2.2.3 频域宏应变工作变形的识别方法 |
| 2.3 频域宏应变工作变形的特性 |
| 2.3.1 系统的零点 |
| 2.3.2 宏应变传递率函数 |
| 2.3.3 宏应变工作变形与宏应变模态振型的关系 |
| 2.4 频域宏应变工作变形的影响因素 |
| 2.4.1 模型简介 |
| 2.4.2 宏应变频响函数与宏应变传递率函数 |
| 2.4.3 宏应变工作变形的识别方法对比 |
| 2.4.4 不同频率点下的宏应变工作变形 |
| 2.4.5 不同位置激励的宏应变工作变形 |
| 2.4.6 不同激励类型下的宏应变工作变形 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于宏应变工作变形的结构损伤识别方法 |
| 3.1 宏应变工作变形各参数敏感性分析 |
| 3.1.1 应变敏感性分析 |
| 3.1.2 零点敏感性分析 |
| 3.1.3 宏应变传递率函数敏感性分析 |
| 3.2 基于宏应变工作变形的结构损伤诊断 |
| 3.2.1 基于宏应变工作变形的结构损伤定位识别 |
| 3.2.2 基于宏应变传递率函数的损伤跟踪识别 |
| 3.3 算例验证 |
| 3.3.1 模型介绍 |
| 3.3.2 损伤结构的宏应变工作变形 |
| 3.3.3 基于两类损伤定位指标的损伤定位分析 |
| 3.3.4 基于宏应变传递率的结构损伤跟踪识别分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 非平稳激励下的结构宏应变工作变形损伤识别 |
| 4.1 非平稳激励作用 |
| 4.1.1 信号的非平稳特征 |
| 4.1.2 非平稳作用下结构损伤识别效果分析 |
| 4.2 非平稳激励下关键问题的解决 |
| 4.2.1 “频率决定”的关键步骤一 |
| 4.2.2 “频率决定”的关键步骤二 |
| 4.2.3 多工况条件下的综合损伤指标 |
| 4.3 改进后的分析结果 |
| 4.3.1 结构损伤位置识别结果分析 |
| 4.3.2 结构损伤跟踪识别结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 车桥耦合作用下的桥梁结构损伤识别 |
| 5.1 车桥耦合系统振动方程及计算方法 |
| 5.1.1 车辆子系统模型 |
| 5.1.2 桥梁子系统模型 |
| 5.1.3 桥面不平整度模型 |
| 5.1.4 车桥耦合系统模型 |
| 5.1.5 车桥耦合数值计算方法 |
| 5.2 案例设计和数据分析 |
| 5.2.1 案例模型介绍 |
| 5.2.2 宏应变响应的动、静态成分分离 |
| 5.2.3 宏应变响应分析 |
| 5.2.4 OMSS的识别 |
| 5.2.5 结构损伤前后的宏应变响应 |
| 5.3 车桥耦合作用下简支梁桥损伤识别分析 |
| 5.3.1 结构损伤识别分析 |
| 5.3.2 改进后的结构损伤识别分析 |
| 5.4 相关因素对损伤识别效果的影响分析 |
| 5.4.1 桥面不平整度 |
| 5.4.2 车辆运行速度 |
| 5.4.3 车桥质量比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 三跨连续梁桥模型动力试验研究 |
| 6.1 试验模型及有限元模型 |
| 6.1.1 桥梁模型设计 |
| 6.1.2 传感器及数据采集系统 |
| 6.1.3 试验结构有限元模型 |
| 6.2 结构宏应变工作变形的动力试验研究 |
| 6.2.1 试验方案 |
| 6.2.2 宏应变频响函数和宏应变传递率函数 |
| 6.2.3 宏应变模态振型和宏应变工作变形 |
| 6.3 结构损伤识别的动力试验研究 |
| 6.3.1 试验方案 |
| 6.3.2 冲击荷载作用下的结构损伤位置识别 |
| 6.3.3 移动小车作用下的结构损伤识别 |
| 6.3.4 结构损伤跟踪识别 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 损伤识别方法在城市道路高架桥中的应用研究 |
| 7.1 “关键步骤一”在实际工程中应用的可行性分析 |
| 7.2 某城市道路高架桥损伤识别案例研究 |
| 7.2.1 工程背景 |
| 7.2.2 桥梁模型建立 |
| 7.2.3 传感器布置 |
| 7.2.4 桥梁损伤预设 |
| 7.2.5 车辆模型建立 |
| 7.2.6 车辆运行模拟 |
| 7.3 结构损伤识别结果分析 |
| 7.3.1 结构理论宏应变模态振型 |
| 7.3.2 桥梁结构OMSS的辨识 |
| 7.3.3 结构损伤定位识别分析 |
| 7.3.4 监测数据分段数目对损伤定位结果的影响 |
| 7.3.5 结构损伤跟踪识别分析 |
| 7.4 城市道路高架桥结构损伤识别流程 |
| 7.4.1 损伤识别流程说明 |
| 7.4.2 结构损伤识别流程图 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
四、结构损伤诊断技术的研究和发展趋势（论文参考文献）
- [1]基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究[D]. 闫斌斌. 北京化工大学, 2021(02)
- [2]建筑结构安全智能化监测研究现状及展望[J]. 李笑林,杨璐,许镇,黄雅楠,代鹏. 土木工程与管理学报, 2021(05)
- [3]城市轨道交通轨道服役性能劣化机理分析及病害智能检测研究[D]. 尹贤贤. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]机械结构健康监测综述[J]. 房芳,郑辉,汪玉,邱雷. 机械工程学报, 2021(16)
- [5]哈密顿体系下Lamb波模态控制与分离方法[D]. 周凯. 大连理工大学, 2020(07)
- [6]面向结构监测的无线传感器网络及损伤诊断方法研究[D]. 李泽昀. 南京理工大学, 2020(01)
- [7]时变环境下桥梁集群结构损伤诊断方法[D]. 张绍逸. 哈尔滨工业大学, 2019
- [8]基于车致振动响应的梁式桥结构动力检测与状态诊断方法[D]. 刘晨光. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [9]基于光纤传感和超声导波诊断信号融合的损伤监测方法研究[D]. 孙磊. 厦门大学, 2019(09)
- [10]城市道路高架桥基于宏应变的损伤识别方法研究[D]. 李舒. 东南大学, 2018(01)