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基于结构健康监测的桥址风场特性分析与概率建模

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基于结构健康监测的桥址风场特性分析与概率建模
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-19页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.2.1 风场随机特性分析理论第13页
    1.2.2 桥址风场随机特性澳门美高梅真人娱乐官网第13-14页
    1.2.3 不确定性参数建模方法第14-15页
    1.2.4 参数分布模型优化方法第15-16页
  1.3 现有研究存在的不足第16页
  1.4 本文研究内容与思路第16-19页
2 基于台风监测数据的桥址强风环境风场非平稳特性分析第19-42页
  2.1 引言第19页
  2.2 桥梁健康监测系统及风场监测数据第19-24页
    2.2.1 九堡大桥健康监测系统第20-22页
    2.2.2 长期风速风向监测数据第22-24页
  2.3 强风环境风场非平稳特性检验及分析方法第24-30页
    2.3.1 非平稳风速模型第24-26页
    2.3.2 非平稳性检验第26-27页
    2.3.3 时变平均风速提取第27-30页
  2.4 台风监测数据及非平稳性检验结果第30-32页
    2.4.1 风监测数据第30-31页
    2.4.2 平稳性检验第31-32页
  2.5 基于非平稳风速模型的风场特性分析第32-41页
    2.5.1 平均风速第32-35页
    2.5.2 脉动风速第35-37页
    2.5.3 湍流强度第37-38页
    2.5.4 阵风因子第38-39页
    2.5.5 功率谱密度第39-41页
  2.6 本章小结第41-42页
3 基于台风监测数据的桥址强风环境风速风向概率建模第42-60页
  3.1 引言第42页
  3.2 台风监测数据及风场特性第42-48页
    3.2.1 台风介绍第43-45页
    3.2.2 风场特性第45-48页
  3.3 联合分布概率模型及参数估计方法第48-54页
    3.3.1 角度-线性模型第48页
    3.3.2 联合分布概率模型第48-49页
    3.3.3 概率模型参数估计第49-53页
    3.3.4 最优模型选择准则第53-54页
  3.4 强风环境风速风向联合分布概率建模第54-59页
    3.4.1 风速分布概率建模第54-55页
    3.4.2 风向分布概率建模第55页
    3.4.3 联合分布概率建模第55-59页
  3.5 本章小结第59-60页
4 基于全年监测数据的桥址风速风向联合分布概率建模第60-78页
  4.1 引言第60页
  4.2 风速风向联合分布概率模型第60-62页
    4.2.1 有限混合分布模型第60-61页
    4.2.2 有限混合联合分布模型第61-62页
  4.3 遗传算法模型参数估计方法第62-70页
    4.3.1 遗传算法第62-63页
    4.3.2 数据预处理第63-64页
    4.3.3 种群初始化第64页
    4.3.4 适应度函数第64-65页
    4.3.5 选择运算第65-66页
    4.3.6 交叉运算第66-67页
    4.3.7 变异运算第67-68页
    4.3.8 最优模型选择准则第68页
    4.3.9 模型参数估计方法框架第68-70页
  4.4 全年风速风向联合分布概率建模第70-77页
    4.4.1 风速分布概率建模第71-72页
    4.4.2 风向分布概率建模第72-74页
    4.4.3 联合分布概率建模第74-77页
  4.5 本章小结第77-78页
5 基于贝叶斯推断的联合分布模型参数更新与模型优化第78-92页
  5.1 引言第78页
  5.2 联合分布模型参数更新与模型优化方法第78-84页
    5.2.1 贝叶斯定理第78-79页
    5.2.2 贝叶斯推断第79-81页
    5.2.3 马尔可夫链蒙特卡洛法第81-82页
    5.2.4 切片采样算法第82-84页
  5.3 模型参数更新数值算例第84-88页
    5.3.1 单变量分布模型参数更新第84-86页
    5.3.2 双变量分布模型参数更新第86-88页
  5.4 全年风速风向联合分布参数更新与模型优化第88-91页
  5.5 本章小结第91-92页
6 结论与展望第92-94页
  6.1 研究工作及结论第92-93页
  6.2 主要创新点第93页
  6.3 研究不足与展望第93-94页
参考文献第94-98页
作者简历第98-99页

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