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1 绪论1

1．1 结构损伤诊断的意义及发展1

1．1．1 结构损伤诊断历史与发展1

1．1．2 工程结构常见故障及诊断机理3

1．1．3 结构损伤诊断方法4

1．2 结构损伤检测技术的发展与动向5

1．3 结构损伤的智能诊断8

1．3．1 结构损伤诊断技术概述8

1．3．2 工程结构损伤智能诊断的历史与现状9

1．3．3 基于知识的结构故障诊断专家系统12

1．3．4 结构故障诊断的神经网络专家系统14

2 结构损伤检测技术17

2．1 结构振动检测——试验模态分析17

2．1．1 激振技术17

2．1．2 试验模态分析过程21

2．1．3 结构振动检测仪器系统23

2．1．4 结构损伤振动检测的应用25

2．2 结构损伤的超声波检测29

2．2．1 超声检测仪器29

2．2．2 超声波结构损伤检测实例32

2．3．1 声发射检测仪器44

2．3 结构损伤声发射检测44

2．3．2 声发射检测传感器定位47

2．3．3 声发射结构损伤检测实例50

2．4 结构损伤的红外检测55

2．4．1 红外检测技术原理55

2．4．2 红外检测仪器56

2．4．3 红外结构损伤检测实例64

2．5 结构损伤的其他检测技术简介68

3．1．1 结构振动的特征值问题70

3 结构损伤诊断常用的理论及方法70

3．1 结构动力学基础70

3．1．2 模态向量的正交性73

3．1．3 特征值问题求解方法73

3．1．4 损伤结构的动力有限单元法模型74

3．2 时间序列分析法78

3．2．1 时序模型及其性质78

3．2．2 模态参数辨识83

3．3 灰色系统理论87

3．3．1 灰色系统基本概念87

3．3．2 灰色系统理论中的预测方法88

3．3．3 灰色关联度分析90

3．3．4 关联度用于故障诊断模式识别的数学过程91

3．4 模糊诊断方法93

3．4．1 模糊集合93

3．4．2 隶属函数的确定93

3．4．3 模糊模式识别方法95

3．4．4 模糊关系与聚类分析96

3．4．5 模糊变换与综合评判97

3．4．6 模糊诊断的一般步骤99

3．6．1 小波变换理论与应用100

3．5 人工神经网络诊断方法100

3．6 结构损伤特征提取的小波分析法100

3．6．2 信号的小波消噪原理104

3．6．3 小波分析在结构损伤诊断中的应用105

4 工程结构的损伤诊断109

4．1 结构损伤振动诊断的特征参数109

4．1．1 固有频率109

4．1．2 固有频率下降率109

4．1．3 时序模型参数109

4．1．7 惯性模量变化率110

4．1．6 应变响应110

4．1．4 传递函数和响应110

4．1．5 振型特征110

4．2 梁内裂纹损伤诊断和预测分析111

4．2．1 梁的力学特性分析111

4．2．2 计算机仿真分析——建立知识库111

4．2．3 动态子结构法114

4．3 钢筋混凝土梁裂纹损伤动态识别116

4．3．1 钢筋混凝土梁实验振动信号的时序法处理116

4．3．2 钢筋混凝土梁的故障对格林函数的影响116

4．3．3 初诊因子的确定118

4．4 轴类结构的损伤诊断119

4．4．1 小型轧机万向接轴故障的动态测试119

4．4．2 万向接轴损伤的时序分析120

4．4．3 灰色关联度分析123

4．5 结构联接部的损伤诊断124

4．5．1 动态子结构分析124

4．5．2 实验验证分析126

4．6 板壳结构的损伤诊断127

4．6．1 计算机仿真分析127

4．6．2 模态仿真分析129

4．6．3 灰色预测分析131

4．7 钢包回转台大臂裂纹损伤诊断132

4．7．1 动态有限元分析132

4．7．2 钢包回转台大臂裂纹仿真133

附录 裂纹梁的裂纹深度、位置与频率的关系138

5 基于知识的损伤诊断专家系统142

5．1 专家系统的基本原理142

5．1．1 专家系统概述142

5．1．3 专家系统的基本结构143

5．1．2 专家系统分类143

5．1．4 损伤诊断与专家系统144

5．2 知识的获取145

5．2．1 知识的分类145

5．2．2 知识的获取方式146

5．3 知识的表示148

5．3．1 知识表示方法149

5．3．2 损伤诊断专家系统的知识表示152

5．4 诊断推理机制157

5．4．1 推理的基本概念157

5．4．2 基于知识的诊断推理160

5．5 建立专家系统的步骤162

5．5．1 专业领域知识162

5．5．2 建立专家系统的步骤163

6 专家系统在结构损伤诊断中的应用165

6．1 专家系统的开发165

6．2 专家系统开发工具的选择167

6．2．1 选择开发工具时需考虑的问题167

6．2．2 开发工具的几项选择标准167

6．3．1 骨架系统169

6．3 专家系统开发工具169

6．2．3 已选用开发工具的测试与评价169

6．3．2 通用知识工程语言170

6．3．3 专家系统开发环境170

6．4 梁、板、壳等结构损伤诊断的专家系统EDSBSES171

6．4．1 EDSBSES的体系结构171

6．4．2 EDSBSES的因素关系表172

6．4．3 EDSBSES中因素状态的模糊表达173

6．4．4 EDSBSES中的知识表达173

6．4．5 EDSBSES的知识库174

6．4．6 EDSBSES系统的推理过程及应用175

6．5 铁路桥墩病害诊断的专家系统176

6．5．1 DREPM-DP的知识库系统177

6．5．2 DREPM-DP的推理及控制策略179

6．5．3 DREPM-DP的系统实现179

6．6 核反应堆诊断系统179

6．6．1 面向事故的知识180

6．6．2 面向功能的知识183

7 神经网络基本原理185

7．1 神经网络性质与特点185

7．1．1 神经网络的基本特征和性质185

7．1．2 神经网络的识别能力187

7．2 神经网络分类及原理189

7．3 BP网络189

7．3．1 BP算法及其改进190

7．3．2 BP网络结构的确定193

7．3．3 BP算法的修正197

7．4 人工神经网络评述199

7．4．1 人工神经网络的优点199

7．4．2 人工神经网络的局限性200

7．4．3 应用神经网络易出现的问题200

附录 神经网络学习源程序201

8 基于神经网络的结构损伤智能诊断209

8．1 神经网络智能诊断概述209

8．2 计算智能方法与结构损伤诊断210

8．2．1 计算智能的概念210

8．2．2 遗传算法及其特点210

8．2．3 神经网络的遗传算法优化213

8．2．4 遗传算法的应用215

8．3 结构损伤神经网络诊断219

8．3．1 基于BP网络的结构损伤诊断219

8．3．2 神经网络结构损伤定量识别226

8．3．3 其他神经网络结构损伤诊断简介230

8．4 神经网络与小波分析结构损伤诊断实例233

8．5 基于神经网络的结构损伤诊断系统236

8．5．1 结构故障诊断智能系统NUDES的整体结构236

8．5．2 NUDES系统的知识库237

8．5．3 NUDES系统的推理机制238

8．5．4 NUDES系统的学习、查询、解释功能及维护238

6．5．5 NUDES系统在钢梁和钢筋混凝土梁裂缝诊断中的应用240

8．6 结构智能诊断系统的发展前景243

参考文献245