导读:本文包含了损伤加速度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:加速度,损伤,协方差,矩阵,神经网络,屏障,噪声。
损伤加速度论文文献综述
刘军香,王立新,姜慧,朱嘉健,卢滔[1]（2019）在《基于加速度二次协方差矩阵和神经网络的结构损伤识别》一文中研究指出为了能对结构早期损伤进行有效识别,本文提出了一种基于加速度响应二次协方差(CoC)矩阵和神经网络的结构损伤识别方法。首先通过数值模拟,以白噪声作为激励,获取结构在不同损伤位置和损伤程度下的加速度响应,并计算相应的二次协方差矩阵;然后,把二次协方差矩阵作为BP神经网络的输入特征向量,对网络进行训练并对损伤位置和损伤程度同时进行识别。本文以桁架为例,将二次协方差矩阵和BP神经网络结合,对结构单损伤和多损伤分别进行识别,同时采用模态频率和模态振型与BP神经网络结合作为对比指标。对比发现:相比于模态指标,基于加速度响应二次协方差矩阵和BP神经网络的损伤识别方法,能够较好的识别结构的单损伤和多损伤,且具有更好的稳定性和抗噪性。(本文来源于《地震工程与工程振动》期刊2019年03期）
刘军香[2]（2019）在《基于加速度二次协方差矩阵和BP神经网络的结构损伤识别方法研究》一文中研究指出随着人类技术的进步,大型基础设施越来越多。随着时间的积累,其结构会逐渐发生老化和损伤。从安全方面考虑,对结构进行监测并准确评估其健康状况尤为重要。对监测数据进行分析,需要有效的分析方法。神经网络由于功能强大,具有良好的泛化能力、非线性映射能力和高度并行性等特点,可以提高损伤识别的准确率,而广泛应用于结构损伤识别。采用神经网络法识别结构损伤,构造对损伤敏感的指标是至关重要的。白噪声激励下加速度响应的二次协方差矩阵(Covariance of Covariance Matrix,CoC Matrix)被证明仅与结构的模态参数(固有频率、振型和阻尼比)有关,而与采样时间无关,可以作为衡量结构损伤的指标。本文研究CoC矩阵和BP网络结合识别结构损伤的方法。首先,以白噪声作为激励,获取结构在不同损伤工况下的加速度响应,并计算相应的CoC矩阵;然后,把CoC矩阵作为BP神经网络的输入特征向量,对网络进行训练并对结构进行损伤诊断。本文主要包括以下五个部分:(1)介绍了结构损伤识别的研究意义及发展现状,总结了现今研究方法,并结合损伤识别未来发展趋势,提出了基于白噪声激励下加速度响应的CoC矩阵与和BP神经网络的结构损伤识别法。(2)阐述了CoC矩阵和BP神经网络等基本理论,以及神经网络用于损伤识别的方法,为本文研究方法提供了理论依据。(3)通过对六层钢结构进行数值模拟,阐述了小波包分析的基本理论,并将本文所推荐方法与小波包能量进行对比分析。讨论了钢结构在单层损伤和多层损伤下的识别结果,得到CoC矩阵和小波包能量的最大平均误差分别是5.41%和44.11%;对桁架结构数值模拟结果分别添加不同程度的噪声,采用本文推荐方法与模态指标进行对比分析,并研究了测点数和学习率对识别结果的影响。基于简单模型的数值算例结果表明了本文推荐方法的可行性与有效性。(4)将此方法用于美国土木工程师学会(American Society of Civil Engineers)提出的ASCE基准模型进行验证。首先定位结构损伤层,然后再进行损伤单元和损伤程度的识别。损伤单元和损伤程度识别时,利用CoC矩阵和小波包能量信息识别的准确率分别是98.79%和88.27%。并对哥伦比亚大学地震工程实验室采集到的实验数据进行了分析,结果说明,小波包能量会出现误判,而CoC矩阵能够精准定位损伤。(5)最后以实际工程珠江黄埔大桥复杂有限元模型为例,用本文推荐方法对桥塔、悬索、箱梁叁部分的损伤进行了识别。损伤识别结果表明了本文推荐方法对于复杂模型的损伤识别也是适用并具有可行性的。(本文来源于《防灾科技学院》期刊2019-06-01）
俞彤,王显会,周云波,曾斌,王璜[3]（2018）在《爆炸环境下车辆地板加速度对乘员小腿损伤的影响》一文中研究指出通过给地板施加不同的加速度作为边界条件的方法,研究了加速度上升斜率、峰值、持续时间与小腿损伤之间的关系。首先建立了整车有限元模型;并通过整车爆炸试验验证了模型的准确性。然后验证了利用简化模型研究乘员小腿损伤的可行性;并探究了可以精确仿真小腿损伤的最简边界条件。最后通过改变加速度参数研究了加速度对小腿损伤的影响。结果表明,最简边界条件为至少获得乘员脚部和座椅安装点的加速度值;加速度的持续时间和峰值对乘员小腿损伤的影响较大。对整车爆炸试验操作与设计防护车辆底部结构有一定的指导意义。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年21期）
王玉山,田良,郭惠勇[4]（2018）在《基于加速度内积向量和灰云模型的结构损伤识别》一文中研究指出为了解决测量噪声等引起的损伤识别不确定性问题,提出了基于加速度内积向量和灰云模型相结合的损伤识别方法。描述了云模型和云发生器的基本理论和公式,计算了结构在随机激励荷载下的加速度响应,并利用互相关函数和二阶差分法构造出加速度内积向量损伤指标,最后,基于灰云模型建立了内积向量和损伤区间的前件云和后件云。考虑随机测量噪声等引起的不确定性,利用多种模式下的加权和均化计算,建立了基于灰云模型的损伤识别方法。数值计算结果表明,所提出的基于灰云模型损伤识别方法,可以较好地进行含噪数据的损伤识别,其识别效果优于单纯的加速度内积向量损伤指标。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2018年01期）
王创锋[5]（2017）在《基于移动荷载作用的连续梁桥加速度响应损伤识别方法研究》一文中研究指出随着我国交通运输量的增加,公路桥梁建设速度进一步加快。公路桥梁建设速度的加快,对桥梁质量和安全性的要求不断提高。为保证桥梁的运营安全,桥梁检测势在必行。因此,在现有桥梁检测技术的基础上提出更加准确、高效、不影响桥梁正常使用的检测方法是现阶段桥梁检测的重要研究目标。本文旨在分析一种不会影响桥梁的正常使用,可高效检测连续梁桥损伤的方法,为桥梁检测提供理论指导。本文通过有限元模拟计算叁跨连续梁在移动荷载作用下的位移和加速度响应曲线。依据叁跨连续梁在无损和有损情况下的加速度响应曲线,计算加速度差响应曲线。之后,通过小波变化对叁跨连续梁在移动荷载作用下加速度差响应曲线进行转换,初步实现连续梁的损伤定位。在小波转化曲线的基础上,提出了基于模态曲率计算的损伤定位方法和基于人工神经网络的损伤程度计算方法。最后,为检验方法的准确性和迁移运用性能,采用上述方法分析某四跨连续梁的损伤情况。有限元计算结果表明多跨连续梁在移动荷载作用下的加速度响应和位移响应对损伤不敏感,无法直接作为损伤识别的指标。连续梁存在单点或者多点的损伤,通过测定连续梁单点在移动荷载作用下的加速度响应,计算加速度差值并进行小波转换可以实现损伤的定位。小波转换计算结果表明,基于小波转换的加速度差响应曲线损伤分析受移动荷载移动速度影响较大。模态曲率计算结果表明对小波转换后加速度差响应曲线进行模态曲率计算可以准确判断出桥梁是否存在损伤,这种方法不受荷载移动速度和噪音影响。人工神经网络输出结果表明本文设计的人工神经网络算法通过模态曲率曲线计算跨连续混凝土梁桥损伤程度具有较高的精度。(本文来源于《长安大学》期刊2017-09-28）
杨佑发,凌昊,徐德健[6]（2017）在《基于加速度响应的Benchmark结构损伤识别方法》一文中研究指出针对环境激励下IASC-ASCE Benchmark结构,基于加速度响应的频响函数与主元分析法并结合马氏距离,提出结构整体损伤程度的评估方法。原始加速度响应数据矩阵的前几阶主元包含了绝大部分特征信息,而且各阶主元之间线性无关。因而可采用主元分析法对原始数据矩阵进行降维与压缩,然后利用经过降维与压缩后的主元数据计算结构损伤前后各测点的马氏距离和损伤距离,进而对结构的整体损伤程度进行评估。通过Benchmark结构在不同损伤工况下的整体损伤程度评估可以看出,随着结构损伤距离的增加,整体损伤程度也随之增加。结果表明,结构的损伤距离能很好地反映出整体损伤程度,具备在线实时损伤诊断的应用价值。(本文来源于《《工业建筑》2017年增刊III》期刊2017-08-01）
李东明[7]（2017）在《基于加速度信号双耳墙式明洞结构落石冲击损伤预警标准研究》一文中研究指出随着高速铁路在我国西部山区的迅速发展,线路中隧道的比例越来越大。为降低危岩落石灾害对线路安全运营造成的影响,通常在隧道出口处设置拱形明洞或棚式明洞。由于落石冲击的发生时间及冲击动能难以预测,坚固的明洞结构依然有可能被高能落石砸毁。为避免由于不了解现场情况而造成的行车线路被堵等突发险情,或盲目中断交通造成的不必要的损失,需要对明洞结构在落石冲击荷载下的损伤情况进行准确的监测预警。我国尚无铁路建成针对明洞结构的落石监测预警系统,关于明洞结构的落石监测预警理论的研究也没有系统性展开。为弥补这方面研究的不足,作者在导师的指导下,结合“铁路隧道明洞落石冲击振动加速度监测预警理论及应用研究”课题,以“基于加速度信号双耳墙式明洞结构落石冲击损伤预警标准研究”为题目,开展了论文的研究工作。本文选取沪昆高铁长沙至昆明段350km双线铁路隧道双耳墙式明洞结构作为研究对象,采用ABAQUS/Explicit数值模拟的方法,分析了在不同落石直径,不同冲击初速度等工况下,缓冲层厚度分别为1m、2m、3m的明洞模型的损伤情况,将拱部C35混凝土构件单元受拉损伤因子的平均值作为明洞结构损伤程度的定量指标,拟合了该指标与落石动能之间的数量关系曲线。根据受拉损伤云图裂缝扩展情况,以拱顶沉降量为标尺,将全部工况下结构损伤情况定性为4种损伤级别,绘制了损伤情况与落石工况间的关系表。以模型相应位置的节点为监测点,以计算得到的监测节点加速度—时间曲线作为监测信号,计算出冲击开始1s内的加速度信号能作为信号判读指标。绘制了纵、横向监测点信号能分布特征与结构损伤级别之间的关系表,作为结构损伤定性判断标准。拟合了不同工况下信号能代表值与冲击动能之间的数量关系曲线,间接得出了信号能代表值与结构损伤程度定量指标之间的数量关系,作为损伤定性之后的精准判断依据。该研究对研发具有自主知识产权的明洞落石冲击监测预警系统以及今后明洞结构的防落石设计具有重要的理论指导意义。(本文来源于《成都理工大学》期刊2017-06-01）
周恩[8]（2017）在《用于传热管微动损伤监测的加速度传感系统研究》一文中研究指出核电作为一种低碳、高效、稳定的清洁能源,是解决环境污染和能源短缺等问题的重要手段。核电安全问题是制约核电发展的重要因素,国家领导人强调,发展核电的头等大事是安全。在主流的压水堆核电站中,蒸汽发生器传热管的微动损伤严重威胁到核电站的安全运行。传热管的结构健康监测对于优化蒸汽发生器设计、实时掌握压水堆的安全状态、维护核电站安全具有重要意义。由于传热管处于高温、高压、强电磁干扰的流体环境,对传感器的尺寸要求严格,传统的传感检测技术难以满足要求。光纤珐珀加速度传感技术具有结构简单、体积小、精度高、抗电磁干扰、远距离测量等优点,适用于蒸汽发生器传热管的微振动监测。因此本课题研发了基于双端固支梁的光纤珐珀加速度传感器,结合光纤珐珀非扫描相关解调系统,以实现传热管的高速高精度微振动监测,优化蒸汽发生器的传热管设计。本文建立了珐珀传感和相关解调的数学模型,设计出光纤珐珀传感的光路结构;通过仿真分析了光源噪声和珐珀腔倾斜形变对传感信号的影响;基于双端固支梁结构设计加速度传感器,并根据理论公式分析传感器的灵敏度、固有频率等各项性能参数,优化传感器机械结构;完成光纤珐珀解调仪的光学解调模块和软硬件系统设计;为降低噪声,实现高速、高稳定解调,设计绕纤器解决SLD光源耦合带来的模式噪声;对光楔的侧向倾斜进行分析,改进光楔的制作工艺,提高测量精度;从硬件设计上优化电源和滤波电路,采用基于FPGA的控制系统并行实现传感信号的高速采集、处理和传输。搭建光纤珐珀解调仪,完成各功能模块的调试和测试,包括线阵CCD的驱动、有源滤波电路、USB通信等功能;再对整个系统进行振动测试和标定,系统的解调范围为11.687μm~21.308μm,分辨率达到4.7nm,对应的加速度分辨率为0.38g。设置高压水环境实验,验证了传感器能够长期稳定地工作在蒸汽发生器环境中。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
邱杰[9]（2017）在《正加速度暴露对大鼠肠道屏障的损伤及谷氨酰胺的保护作用》一文中研究指出消化系统疾病是空军飞行员的常见多发病,发病机制与其特定的职业因素密切相关,其中正加速度(positive acceleration,+Gz)逐渐成为影响飞行安全的重要制约因素。国内外有关+Gz暴露对全身各组织系统影响的研究已有很多,但关于肠道屏障方面的研究鲜有报道。业已证实,肠道屏障功能障碍不仅影响肠道消化吸收功能,在严重感染、创伤、休克等全身性疾病中也起重要作用。机械屏障和免疫屏障是肠道屏障最为重要的组成部分,也是近年研究热点,本课题主要探究不同+Gz暴露对机械屏障及免疫屏障的影响。肠道机械屏障功能的正常发挥主要依赖于肠黏膜上皮细胞及细胞间紧密连接的完整性,当肠道黏膜完整性受损,通透性增高时,血清中D-乳酸(D-lactic acid,D-LAC)及二胺氧化酶(diamineoxida,DAO)水平也明显增高。分泌型免疫球蛋白A(secretory immunoglobulin A,sIgA)作为肠黏膜免疫防御的关键效应因子,可较好地反映肠黏膜免疫功能。D-LAC、DAO及sIgA水平的测定是目前评价肠道机械屏障及免疫屏障的良好指标。谷氨酰胺(glutamine,Gln)是一种条件必须氨基酸,为肠道提供约70%的能量,是肠道屏障不可缺少的营养成分,对于肠道屏障功能障碍恢复有重要意义。本研究以实验大鼠为研究对象,以特制动物离心机模拟不同+Gz值暴露,并予Gln进行肠道保护,通过检测各组大鼠血清D-LAC、DAO水平及肠黏膜s IgA含量,探讨+Gz暴露对大鼠肠道屏障功能的影响,及Gln对肠道屏障的保护作用,为飞行员肠道疾病防护提供实验依据。实验中将32只雄性SD大鼠随机分成4组,每组8只,分别标记为A、B、C、D组,A组为正常对照组、B组为+5Gz值组、C组为+10Gz值组、D组为Gln+10Gz组。以特制动物离心机模拟不同+Gz值暴露,A组大鼠仅固定于离心机转臂远端5min,不做加速度处理,B组大鼠以+5Gz值旋转5 min,C组大鼠以+10Gz值旋转5 min,D组+Gz暴露前灌服用生理盐水配置的Gln溶液10ml,补充剂量为1.5g/kg,训练方法同C组。实验时间为每天上午9:00-11:00,持续5d。实验结束后次日麻醉大鼠,取大鼠肠黏膜组织标本及外周血清,镜下观察大鼠小肠组织形态学特点,并检测各组大鼠外周血清D-乳酸、DAO水平及肠黏膜sIgA含量。检测结果显示:1.各组大鼠小肠组织大致肉眼观及小肠黏膜组织光镜下形态学特征A组大鼠小肠黏膜呈淡红色,表面光滑完整,肠黏膜无充血、水肿,无出血、糜烂。B、C组小肠组织可见散在出血点、与肠段长轴垂直的出血带甚至可见出血斑。D组小肠组织多光滑完整,可见有散在出血点。各组大鼠小肠组织常规制作病理切片,并予HE染色,高倍镜下摄片,可见:A组大鼠小肠黏膜绒毛无明显异常,未见明显炎症细胞浸润。B、C、D组大鼠小肠黏膜可见绒毛间隙增宽,高度缩短,横径增宽,排列杂乱、倒置,甚至断缺,大量炎细胞浸润,并且C组损伤程度明显重于B组和D组,说明,+Gz暴露可损伤大鼠肠道黏膜,并且+Gz暴露值越大损伤越严重,Gln作为一种肠黏膜保护剂可较好地减轻+Gz暴露过程中肠黏膜的损伤程度。2.不同剂量+Gz暴露后大鼠血清DAO及D-LAC水平的比较与对照组相比,B、C组大鼠血清DAO、D-LAC水平均明显升高,差异显着(P<0.05),说明+Gz暴露可损伤大鼠肠道机械屏障。C组血清DAO水平明显高于B组,差异显着(P<0.05),D-LAC水平虽高于B组,但无明显统计学意义,说明高剂量+Gz暴露组机械屏障损伤程度比低剂量+Gz暴露组严重。3.不同剂量+Gz暴露后大鼠肠黏膜sIgA水平的比较与对照组相比,B组和C组大鼠肠黏膜sIgA水平明显下降,差异显着(P<0.05);其中C组肠黏膜sIgA水平明显低于B组(P<0.05)。说明+Gz暴露可损伤大鼠肠黏膜免疫屏障,并且高剂量+Gz暴露组免疫屏障损伤程度比低剂量+Gz暴露组严重。4.Gln对肠黏膜屏障的保护作用D组血清DAO、D-LAC水平明显低于C组,差异显着(P<0.05),肠黏膜sIgA水平明显高于C组(P<0.05)。说明Gln作为肠道重要营养物质可有效减轻+Gz暴露对肠道机械屏障和免疫屏障的损伤。综上所述,+Gz暴露可损伤大鼠肠道黏膜,其机制可能与削弱了大鼠肠道机械屏障及免疫屏障的自我保护能力有关,并且高剂量的+Gz暴露值对肠道屏障的损伤程度高于低剂量组。在+Gz暴露前予Gln灌胃处理,可有效减轻肠道机械屏障及免疫屏障的损伤程度。提示我们,在飞行训练时适量补充Gln可有效保护肠道屏障,进而增强机体抗损伤能力,减少飞行员肠道疾病乃至全身性疾病的发生,提高飞行质量,为飞行员保驾护航。(本文来源于《河北北方学院》期刊2017-03-01）
邱杰,唐合兰,陈英,王建昌,颜伟[10]（2016）在《正加速度暴露下大鼠肠黏膜屏障损伤及sIgA水平的变化》一文中研究指出目的探讨模拟正加速度(+Gz)暴露对大鼠肠黏膜免疫屏障的影响。方法 32只雄性SD大鼠随机分成4组(n=8),通过动物离心机模拟+Gz暴露。A组大鼠不做处理,B组大鼠以+5Gz值旋转5min,C组大鼠以+10Gz值旋转5min,D组大鼠连续暴露于+5Gz值1.5min、+10Gz值2.0min、+5Gz值1.5min。每日暴露1次,持续5d。实验结束后观察大鼠肠黏膜大体损伤情况及镜下表现,ELISA法检测肠黏膜内分泌型免疫球蛋白A(sIgA)的含量。结果 +Gz暴露后,与A组相比,其他各组大鼠肠黏膜均有损伤,损伤程度D组>C组>B组;ELISA检测显示其他各组大鼠肠黏膜sIgA含量均明显下降(P<0.05),且sIgA含量D组<C组<B组(P<0.05)。结论 +Gz暴露可损伤大鼠肠黏膜,并削弱肠黏膜的免疫屏障功能。(本文来源于《解放军医学杂志》期刊2016年10期）
损伤加速度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着人类技术的进步,大型基础设施越来越多。随着时间的积累,其结构会逐渐发生老化和损伤。从安全方面考虑,对结构进行监测并准确评估其健康状况尤为重要。对监测数据进行分析,需要有效的分析方法。神经网络由于功能强大,具有良好的泛化能力、非线性映射能力和高度并行性等特点,可以提高损伤识别的准确率,而广泛应用于结构损伤识别。采用神经网络法识别结构损伤,构造对损伤敏感的指标是至关重要的。白噪声激励下加速度响应的二次协方差矩阵(Covariance of Covariance Matrix,CoC Matrix)被证明仅与结构的模态参数(固有频率、振型和阻尼比)有关,而与采样时间无关,可以作为衡量结构损伤的指标。本文研究CoC矩阵和BP网络结合识别结构损伤的方法。首先,以白噪声作为激励,获取结构在不同损伤工况下的加速度响应,并计算相应的CoC矩阵;然后,把CoC矩阵作为BP神经网络的输入特征向量,对网络进行训练并对结构进行损伤诊断。本文主要包括以下五个部分:(1)介绍了结构损伤识别的研究意义及发展现状,总结了现今研究方法,并结合损伤识别未来发展趋势,提出了基于白噪声激励下加速度响应的CoC矩阵与和BP神经网络的结构损伤识别法。(2)阐述了CoC矩阵和BP神经网络等基本理论,以及神经网络用于损伤识别的方法,为本文研究方法提供了理论依据。(3)通过对六层钢结构进行数值模拟,阐述了小波包分析的基本理论,并将本文所推荐方法与小波包能量进行对比分析。讨论了钢结构在单层损伤和多层损伤下的识别结果,得到CoC矩阵和小波包能量的最大平均误差分别是5.41%和44.11%;对桁架结构数值模拟结果分别添加不同程度的噪声,采用本文推荐方法与模态指标进行对比分析,并研究了测点数和学习率对识别结果的影响。基于简单模型的数值算例结果表明了本文推荐方法的可行性与有效性。(4)将此方法用于美国土木工程师学会(American Society of Civil Engineers)提出的ASCE基准模型进行验证。首先定位结构损伤层,然后再进行损伤单元和损伤程度的识别。损伤单元和损伤程度识别时,利用CoC矩阵和小波包能量信息识别的准确率分别是98.79%和88.27%。并对哥伦比亚大学地震工程实验室采集到的实验数据进行了分析,结果说明,小波包能量会出现误判,而CoC矩阵能够精准定位损伤。(5)最后以实际工程珠江黄埔大桥复杂有限元模型为例,用本文推荐方法对桥塔、悬索、箱梁叁部分的损伤进行了识别。损伤识别结果表明了本文推荐方法对于复杂模型的损伤识别也是适用并具有可行性的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
损伤加速度论文参考文献
[1].刘军香,王立新,姜慧,朱嘉健,卢滔.基于加速度二次协方差矩阵和神经网络的结构损伤识别[J].地震工程与工程振动.2019
[2].刘军香.基于加速度二次协方差矩阵和BP神经网络的结构损伤识别方法研究[D].防灾科技学院.2019
[3].俞彤,王显会,周云波,曾斌,王璜.爆炸环境下车辆地板加速度对乘员小腿损伤的影响[J].科学技术与工程.2018
[4].王玉山,田良,郭惠勇.基于加速度内积向量和灰云模型的结构损伤识别[J].重庆大学学报.2018
[5].王创锋.基于移动荷载作用的连续梁桥加速度响应损伤识别方法研究[D].长安大学.2017
[6].杨佑发,凌昊,徐德健.基于加速度响应的Benchmark结构损伤识别方法[C].《工业建筑》2017年增刊III.2017
[7].李东明.基于加速度信号双耳墙式明洞结构落石冲击损伤预警标准研究[D].成都理工大学.2017
[8].周恩.用于传热管微动损伤监测的加速度传感系统研究[D].重庆大学.2017
[9].邱杰.正加速度暴露对大鼠肠道屏障的损伤及谷氨酰胺的保护作用[D].河北北方学院.2017
[10].邱杰,唐合兰,陈英,王建昌,颜伟.正加速度暴露下大鼠肠黏膜屏障损伤及sIgA水平的变化[J].解放军医学杂志.2016
论文知识图
