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第一章 绪论1

1．1智能材料系统和结构的概念1

1．2智能材料系统和结构的研究现状与应用前景6

1．3智能材料系统和结构的研究范围和发展趋势11

第二章 智能材料系统和结构中的传感器和作动器15

2．1概述15

2．2光纤传感器17

2．2．1光纤传感器的结构原理及分类17

2．2．2智能材料系统和结构中常用的光纤传感器26

2．3压电材料38

2．4形状记忆材料42

2．5电流变体材料和磁流变体材料45

2．6磁致伸缩材料和电致伸缩材料49

3．1．1电流变学的发展背景52

3．1概述52

第三章 电流变体材料及其智能材料结构52

3．1．2电流变材料的发展现状54

3．1．2．1无水电流变体54

3．1．2．2复合型电流变体55

3．1．2．3单相电流变体56

3．2电流变效应及其产生机理57

3．2．1纤维化理论58

3．2．2“水胶”理论59

3．2．3双电层极化理论60

3．2．4介电极化机理62

3．3电流变效应的动态模拟65

3．4电流变体的研制及其特性71

3．4．1影响电流变体性能的因素72

3．4．2电流变体的组分要求74

3．4．2．1电流变体的连续相75

3．4．2．2电流变体的分散相77

3．4．2．3电流变体的添加剂81

3．4．3电流变体的性能评价83

3．5电流变体对智能材料结构振动特性的影响90

3．5．1含电流变体智能层合梁结构的振动特性91

3．5．2含电流变体智能层合板结构的振动特性104

3．6电（磁）流变体材料的工程应用107

第四章 电流变流体材料器件及其在工程中的应用112

4．1电流变流体器件设计及其影响因素113

4．1．1无电场时的ER流体113

4．1．2外加电场时的ER流体115

4．1．3 ER流体驱动电源的要求117

4．2电流变流体隔振器的研究119

4．2．1电流变流体隔振器的基本模型120

4．2．2电流变流体隔振器的性能测试125

4．2．3电流变流体隔振器的主动控制128

4．3电流变流体的减振器研究133

4．3．1电流变流体减振器结构设计的研究现状135

4．3．1．1基于剪切模式的滑动电极式减振器135

4．3．1．2基于流动模式的固定电极式减振器136

4．3．1．3基于复合模式的滑动电极减振器137

4．3．1．4基于剪切模式的盘形电极减振器137

4．3．1．5挤压膜减振器139

4．3．2滑动电极ER流体减振器的设计与性能测试140

4．3．3新型结构电流变体减振器的设计与性能测试146

4．3．3．1原理及设计146

4．3．3．2电流变流体减振器性能的计算机模拟149

4．3．3．3电流变流体减振器性能的实验研究153

4．4含电流变流体减振器半主动悬挂系统的研究158

4．4．1车辆悬挂系统的研究进展158

4．4．2．1系统建模160

4．4．2含半主动智能悬挂系统的车辆减振特性分析160

4．4．2．2振动方程的统计线性化164

4．4．2．3振动统计量的求解167

4．4．2．4典型算例分析167

第五章 埋光纤智能材料和结构的研究174

5．1概述174

5．2光纤传感器与复合材料兼容性的研究176

5．2．1埋光纤对智能复合材料力学性能的影响176

5．2．2光纤传感器的耐用性182

5．3光纤智能材料和结构的工艺技术研究184

5．4智能材料和结构系统中的光纤传感器的研究190

5．4．1用于智能材料和结构系统的光纤振动传感器的研究190

5．4．1．1端口耦合式光纤振动传感器190

5．4．1．2基于多模光纤模斑分析的光纤振动传感器195

5．4．2用于智能材料和结构系统的光纤模斑温度传感器204

5．5．1光纤智能结构损伤监测系统的研究206

5．5埋光纤智能材料和结构的应用206

5．5．2光纤智能建筑结构的应用212

第六章 智能复合材料结构的振动主动监控220

6．1概述220

6．2基于模糊逻辑的智能复合材料结构振动主动监控系统224

6．2．1模糊关系及模糊控制研究224

6．2．1．1模糊关系224

6．2．1．2模糊控制225

6．2．2智能复合材料结构振动主动监控系统227

6．2．2．1时域信号的振动主动监控228

6．2．2．2频域信号的振动主动监控228

6．3基于神经网络的智能材料结构的振动主动控制235

6．3．1人工神经网络的类型和主要特点235

6．3．1．1神经元模型235

6．3．1．2多层前向神经网络的基本结构237

6．3．1．3神经网络的非线性映射能力238

6．3．1．4神经网络在控制中的主要作用240

6．3．2悬臂梁结构的振动控制241

6．3．2．1控制系统及分析241

6．3．2．2悬臂梁振动控制系统分析242

6．3．2．3神经网络在振动控制中的应用245

6．3．2．4神经网络的设计246

6．3．3含电流变流体的智能材料结构神经网络振动主动控制247

6．3．3．1反向传播（back propagation,BP）算法248

6．3．3．2 BP算法的改进算法252

6．3．3．3神经网络训练样本的选取和训练255

6．3．3．4神经网络的测试257

第七章 复合材料成型过程的光纤在线实时监控260

7．1树脂基复合材料成型过程的基本模型261

7．1．1热-化学模型264

7．1．2树脂流动-纤维作用模型265

7．1．3气泡活动模型268

7．1．4残余应力模型270

7．2光纤固化监测传感器的研究现状272

7．3应用多模模斑谱光纤传感器监测复合材料固化过程277

7．3．1多模光纤的模斑功率谱密度281

7．3．2模斑谱光纤传感器机理及验证283

7．3．3应用多模模斑谱光纤传感器监测复合材料的固化286

7．4应用光纤微弯传感器监测复合材料固化过程289

7．4．1光纤微弯传感器原理289

7．4．2复合材料固化过程的实时监测292

7．5复合材料成型工艺过程在线控制专家系统296

7．5．1复合材料成型过程的优化设计296

7．5．2复合材料成型工艺过程的专家系统300