基于靈敏度分析的結構模型修正

定　價：￥60.00

作　者：	戴航，袁愛民著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	建筑結構

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ISBN：	9787030324887	出版時間：	2011-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	215	字數：

內容簡介

　　《基于靈敏度分析的結構模型修正》是作者在總結近幾年研究成果的基礎上撰寫而成的。全書共8章。內容主要包括：第1章緒論；第2章模態(tài)試驗中的傳感器優(yōu)化布置；第3章基于模態(tài)參數靈敏度分析的有限元模型修正技術；第4章基于頻響函數靈敏度分析的有限元模型修正技術；第5章基于靜態(tài)撓度測量值的有限元模型修正技術；第6章基于一階優(yōu)化算法的有限元模型修正技術；第7章基于模型修正和LMBP神經網絡的損傷識別；第8章工程應用，對五河口大橋實現了有限元模型修正?！痘陟`敏度分析的結構模型修正》適合從事土木工程科研和設計的人員參考閱讀，也可作為橋梁、結構工程專業(yè)的研究生、高年級本科生的專業(yè)參考書。

作者簡介

　　戴航，東南大學建筑學院和土木工程學院教授，博士生導師。1981年開始進入南京工學院（現名東南大學）工業(yè)與民用建筑工程專業(yè)學習，先后獲工學學士、工學碩士和工學博士學位。1991年畢業(yè)留校工作至今。1993年作為合作研究員前往美國InefgraphACAD TrainingCenter接受計算機輔助建筑設計專業(yè)培訓并從事合作研究。1994～1996年作為高級訪問學者在香港大學進行高層建筑的技術專題研究。負責或參與完成了多項國家級、省級相關科研課題，研究成果曾獲英國皇家工程師協會TelfordPremiurrAward和國家教育部科技進步獎。先后在國內外核心期刊上發(fā)表論文60余篇，其中多篇被SCI和EI收錄。目前主要從事建筑結構新技術分析和應用、建筑結構體系建構與建筑形式及結構重構技術與建筑造型等領域的研究。袁愛民，博士，碩士生導師，現在河海大學工作。負責省、部級基金項目2項，參與國家自然科學基金及江蘇省交通廳科技計劃研究項目多項，研究成果獲山東省科技進步二等獎。先后在國內外期刊發(fā)表論文30余篇，其中El及ISTP檢索論文10余篇，擁有授權發(fā)明專利多項。主要從事橋梁設計基本理論、橋梁監(jiān)測與加固技術等方面的研究。

圖書目錄

前言
第1章　緒論
1.1　引言
1.2　模型修正的主要方法
1.2.1　最優(yōu)矩陣法
1.2.2　設計參數型法
1.2.3　頻響函數法
1.2.4　神經網絡法
1.2.5　基于靜態(tài)測量值的模型修正方法
1.2.6　統計的方法
1.2.7　優(yōu)化的方法
1.3　模型修正存在的若干關鍵問題
1.3.1　模態(tài)的擴階和縮聚
1.3.2　修正參數的選擇
1.3.3　不適定方程的求解
1.3.4　傳感器的優(yōu)化布置
1.4　本書研究的目的
1.5　本書研究的主要內容
參考文獻
第2章　模態(tài)試驗中的傳感器優(yōu)化布置
2.1　引言
2.2　有效獨立法
2.3　基于列主元QR分解的MAC法
2.4　基于EI及MAc混合算法的傳感器優(yōu)化布置
2.5　模態(tài)試驗中的傳感器布置
2.5.1　基于EI法的傳感器優(yōu)化布置
2.5.2　基于列主元QR分解MAC的傳感器優(yōu)化布置
2.5.3　基于EI和MAc混合算法的傳感器優(yōu)化布置
2.6　本章小結
參考文獻
第3章　基于模態(tài)參數靈敏度分析的有限元模型修正技術
3.1　引言
3.2　模態(tài)試驗分析理論
3.2.1　多自由度系統實模態(tài)分析
3.2.2　模態(tài)參數頻域識別方法
3.2.3　模態(tài)試驗基本步驟
3.3　模態(tài)參數的靈敏度分析
3.3.1　基本理論
3.3.2　靈敏度矩陣的求解
3.4　剛度矩陣及質量矩陣關于修正參數的偏導數
3.5　試驗模型與有限元模型的相關性分析
3.6　基于貝葉斯法的模型修正
3.7　試驗梁模態(tài)試驗概況及試驗結果分析
3.7.1　試驗概況
3.7.2　各試驗梁試驗結果分析
3.8　試驗梁模態(tài)參數的相關性分析、靈敏度分析及有限元模型修正
3.8.1　矩形截面簡支梁
3.8.2　T形截面簡支梁i
3.8.3　帶懸臂的簡支梁
3.9　本章小結
參考文獻
第4章　基于頻響函數靈敏度分析的有限元模型修正技術
4.1　引言
4.2　頻響函數模型修正的基本理論
4.2.1　基于模態(tài)參數的頻響函數
4.2.2　頻響函數殘差方程的建立和靈敏度矩陣的求解
4.2.3　頻響函數的相關性分析及互易性
4.3　基于頻響函數靈敏度分析的模型修正試驗研究
4.3.1　矩形截面簡支梁
4.3.2　帶懸臂的簡支梁
4.4　本章小結
參考文獻
第5章　基于靜態(tài)撓度測量值的有限元模型修正技術
5.1　引言
5.2　基本原理
5.2.1　位移殘差矩陣
5.2.2　位移殘差加權矩陣
5.3　殘差矩陣對待修正參數靈敏度矩陣的推導
5.4　目標函數及求解方程的確立
5.4.1　目標函數的建立
5.4.2　求解的方法及收斂準則
5.5　程序的編制
5.6　基于靜態(tài)撓度測量值模型修正的試驗研究
5.6.1　試驗概況
5.6.2　試驗結果分析
5.6.3　有限元建模及劃分
5.6.4　靈敏度分析
5.7　模型修正
5.8　基于模型修正的參數識別
5.9　本章小結
參考文獻
第6章　基于一階優(yōu)化算法的有限元模型修正技術
6.1　引言
6.2　優(yōu)化設計的基本原理
6.2.1　優(yōu)化設計的原理及步驟
6.2.2　1階優(yōu)化算法
6.3　空間有機玻璃桁架橋模型的模態(tài)試驗及模態(tài)分析
6.3.1　試驗概況及試驗結果分析
6.3.2　有限元建模及分析
6.4　桁架橋模態(tài)參數的相關性分析及靈敏度分析
6.4.1　相關性分析
6.4.2　靈敏度分析、參數的選擇及目標函數的確定
6.5　桁架橋基于優(yōu)化的有限元模型修正
6.6　本章小結
參考文獻
第7章　基于模型修正和LMBP神經網絡的損傷識別
7.1　引言
7.2　混凝土簡支梁損傷識別模態(tài)試驗
7.2.1　試驗梁概況
7.2.2　試驗過程
7.2.3　各工況試驗梁試驗結果與分析
7.2.4　本節(jié)小結
7.3　基于模態(tài)試驗測量值的混凝土簡支梁有限元模型修正
7.3.1　總體思路
7.3.2　有限元建模及分析
7.3.3　簡支梁模態(tài)參數的相關性分析及優(yōu)化參數的選擇
7.3.4　簡支梁基于優(yōu)化的有限元模型修正
7.3.5　本節(jié)小結
7.4　BP神經網絡基本原理
7.4.1　BP神經網絡模型
7.4.2　BP算法
7.4.3　BP算法的改進
7.4.4　BP網絡設計
7.4.5　本節(jié)小結
7.5　基于模型修正和LMBP神經網絡的損傷識別
7.5.1　LMBP神經網絡的樣本采集與數據處理
7.5.2　神經網絡的輸入向量
7.5.3　神經網絡的輸出向量
7.5.4　損傷位置識別
7.5.5　損傷程度識別
7.5.6　本節(jié)小結
參考文獻
第8章　工程應用
8.1　工程概況
8.2　基于有效獨立法及混合算法的五河口斜拉橋傳感器優(yōu)化布置
8.2.1　基于有效獨立法的傳感器優(yōu)化布置
8.2.2　基于混合算法的傳感器優(yōu)化布置
8.3　考慮邊界條件約束和參數靈敏度的斜拉橋有限元模型修正
8.3.1　有限元模型的建立
8.3.2　五河口斜拉橋的模態(tài)分析
8.3.3　實橋的動力測試及分析
8.3.4　相關分析、參數的選擇、目標函數的確定
8.3.5　靈敏度分析
8.3.6　有限元模型的修正
8.4　本章小結
參考文獻
后記