基于LC理论和概率神经网络的时变系统的损伤识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第13-19页 |
| ·结构健康监测与损伤识别技术 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络 | 第15-16页 |
| ·信号处理方法的发展 | 第16-18页 |
| ·基于LC 的结构损伤识别 | 第18-19页 |
| ·论文的研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 LC 理论和非平稳信号的参数化表示 | 第20-28页 |
| ·参数化模型的非平稳信号分解理论 | 第20-21页 |
| ·非平稳信号的参数化表示 | 第21-23页 |
| ·确定性参数演变(DPE)的TARMA 模型表示 | 第22-23页 |
| ·模型参数估计 | 第23-27页 |
| ·二阶段最小二乘估计方法[61-64] | 第25-27页 |
| ·本章小节 | 第27-28页 |
| 第三章 概率神经网络 | 第28-38页 |
| ·概率神经网络模型 | 第28-35页 |
| ·概率神经网络的理论基础 | 第28-32页 |
| ·概率神经网络的Bayes 分类器 | 第32页 |
| ·概率神经网络的Parzen 窗估计法 | 第32-35页 |
| ·概率神经网络的网络结构 | 第35-38页 |
| 第四章 非平稳随机振动(NSV)信号的建模和分析 | 第38-63页 |
| ·算例1 三自由度粘性阻尼系统 | 第38-43页 |
| ·系统建模和非平稳随机振动 | 第38-40页 |
| ·理论上的非平稳信号和系统属性 | 第40-42页 |
| ·非平稳振动模型的基函数及阶数选择 | 第42-43页 |
| ·损伤模拟及特征提取 | 第43-49页 |
| ·时变结构损伤模拟 | 第43-44页 |
| ·特征提取 | 第44-49页 |
| ·算例2 磁悬浮均匀等直刚杆的非线性振动 | 第49-56页 |
| ·磁悬浮振动简介 | 第49页 |
| ·系统控制方程 | 第49-51页 |
| ·系统稳定性 | 第51-52页 |
| ·随机地面输入下的Runge-Kutta 格式 | 第52页 |
| ·随机振动输入下的加速度输出响应 | 第52-55页 |
| ·振动模型的基函数及阶数选择 | 第55-56页 |
| ·损伤模拟及特征提取 | 第56-59页 |
| ·特征降维和数据处理 | 第59-61页 |
| ·概率神经网络的损伤识别 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63-64页 |
| ·论文展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
