声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 声发射技术概述
1.3 声发射技术在钢筋混凝土中研究现状
1.4 声发射技术在损伤识别领域研究现状
1.4.1 基于信号对象差异的损伤识别
1.4.2 基于机器学习的智能损伤识别
1.5 本文主要研究内容
第二章 预应力筋混凝土梁声发射信号基准分类数据库的建立
2.1 引言
2.2 试验设计与制作
2.2.1 试件设计
2.2.2 试件制作
2.3 试验加载与监测
2.3.1 试验设备
2.3.2 加载方案
2.4 仪器的参数设置
2.4.1 断铅试验
2.4.2 门槛设定
2.4.3 时间参数
2.5 构件的损伤演化与数据的基准分类
2.5.1 损伤的时序特征经历图
2.5.2 损伤划分与基准分类
2.6 基准分类数据的参数特征差异分析
2.6.1 信号参数关联分析
2.6.2 信号参数分布分析
2.7 本章小结
第三章 基于EMD和PCA方法相结合的声发射信号预处理
3.1 引言
3.2 EMD分解与选取的基本原理
3.2.1 EMD分解算法
3.2.2 IMF分量选取
3.3 PCA信号去噪的基本原理
3.3.1 PCA分析原理
3.3.2 PCA去噪方法
3.4 分解与去噪的工序选择
3.4.1 EMD和PCA结合方式
3.4.2 去噪效果评价指标
3.4.3 仿真信号验证分析
3.5 试验梁声发射信号的预处理
3.5.1 信号波形特征分析
3.5.2 信号的分解及重构
3.6 本章小结
第四章 基于多通道IMF-CNN的损伤识别
4.1 引言
4.2 CNN基本理论
4.2.1 CNN基本架构
4.2.2 CNN训练流程
4.3 多通道IMF-CNN的损伤识别设计
4.3.1 损伤模式分类方法流程
4.3.2 架构及训练参数的优化
4.4 各损伤识别方法性能对比分析
4.5 智能识别系统的开发
4.5.1 功能模块设计
4.5.2 运行实例介绍
4.6 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
在学期间发表的学术论文及其他科研成果
江苏大学;
