小波分析在土木工程結構損傷識別中的套用

內容簡介

土木工程結構使用期長，在環境侵蝕、材料老化和荷載的長期效應、疲勞效應和突變效應等災害因素的共同作用下將不可避免地出現結構系統的損傷累積和抗力衰減，極端情況下易引發災難性的突發事故。因此，檢測和診斷土木工程結構的健康狀況，及時發現結構損傷，對可能出現的災害進行預測，評估服役結構的安全性、可靠性、耐久性和適用性，已得到國內外科技和產業部門的高度重視，並已成為土木工程和防災減災領域的熱點課題。

結構動力測試的損傷識別方法和數位訊號分析技術相結合，正逐步成為工程結構健康檢測的重要手段。土木工程結構現場測試精度低、結構模型的不確定性以及結構的非線性和時變性，使得已有的損傷識別方法在實際工程套用中難以獲得較好的識別效果。研究適合於識別非線性和時變結構的損傷識別方法和具有較好抗噪能力、對模型誤差不敏感的結構損傷識別方法是土木工程損傷識別研奔的發展方向。

圖書目錄

第1章　緒論

1.1　小波分析簡介

1.2　結構損傷識別

1.3　小波分析與結構損傷識別

第2章　小波分析基本理論-

2.1　概述

2.2　傅立葉變換

2.3　短時傅立葉變換

2.4　連續小波變換

2.4.1　定義

2.4.2　連續小波變換的時間一尺度特性

2.4.3　連續小波變換的時間一頻率特性

2.4.4　連續小波變換的反演

2.5　離散小波變換

2.6　小波框架

2.6.1　小波框架的定義

2.6.2　信號的重建

2.7　多解析度分析

2.7.1　多解析度分析的空間剖分

2.7.2　雙尺度方程

2.7.3　Mallat算法

2.8　小波包分析

2.8.1　小波包的定義及性質

2.8.2　小波包的空間分解

2.8.3　小波包算法

第3章　基於多尺度理論的結構損傷識別

3.1　概述

3.2　動態系統狀態方程的多尺度變換

3.2.1　動態系統狀態方程

3.2.2　信號的多尺度表示

3.2.3　狀態方程的多尺度分解

3.2.4　噪聲在小波分解下的特性

3.3　結構動力系統的多尺度損傷識別

3.4　多尺度參數卡爾曼濾波

3.4.1　卡爾曼濾波基本理論

3.4.2　參數卡爾曼濾波

3.4.3　多尺度參數卡爾曼濾波

3.5　多尺度非線性最小二乘辨識

3.5.1　框架結構模型的靜力凝聚

3.5.2　積分運算元變換法

3.5.3　多尺度非線性最小二乘辨識

3.6　分頻段加權最小二乘辨識

3.6.1　結構動力系統多尺度分析

3.6.2　分頻段加權最小二乘辨識

3.7　小結

第4章　基於小波包能量特徵向量的損傷識別

4.1　概述

4.2　結構動力回響的小波包能量特徵向量

4.3　基於小波包能量特徵向量的結構損傷識別原理

4.4　基於小波包能量特徵向量的損傷特徵指標

小波分析在土木工程結構損傷識別中的套用

基本介紹

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