| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究进展 | 第10-15页 |
| ·基于频率变化的损伤识别方法 | 第11-12页 |
| ·基于模态形状变化的损伤识别方法 | 第12页 |
| ·灵敏度修正法 | 第12页 |
| ·小波分析和Hilbert-Huang 变换法 | 第12-13页 |
| ·神经网络法 | 第13-15页 |
| ·本文的研究目标、方法和主要内容 | 第15-17页 |
| ·研究目标和方法 | 第15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 结构损伤识别的基本理论 | 第17-34页 |
| ·模态分析法 | 第17-20页 |
| ·模态分析理论 | 第17-19页 |
| ·用ANSYS 进行结构的模态分析 | 第19-20页 |
| ·神经网络理论与MATLAB 实现 | 第20-33页 |
| ·人工神经网络简介 | 第20-26页 |
| ·BP 神经网络及其应用研究 | 第26-29页 |
| ·MATLAB 神经网络(Neural Network)工具箱 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于神经网络的模态参数损伤识别方法 | 第34-47页 |
| ·结构损伤与模态变化的关系 | 第34-36页 |
| ·神经网络在结构损伤识别中的应用 | 第36-39页 |
| ·概述 | 第36-37页 |
| ·基本原理 | 第37-39页 |
| ·结构损伤识别的组合参数法 | 第39-41页 |
| ·实施的主要步骤 | 第41-46页 |
| ·样本数据的采集和预处理 | 第41-43页 |
| ·结构损伤识别BP 神经网络设计 | 第43-44页 |
| ·网络训练和性能测试 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 武汉阳逻长江大桥主缆损伤识别实例 | 第47-67页 |
| ·概述 | 第47-50页 |
| ·损伤区段划分 | 第50页 |
| ·参数敏感性分析 | 第50-59页 |
| ·频率对悬索桥主缆损伤的敏感性 | 第50-53页 |
| ·振型方向的确定和振型点的选取 | 第53-59页 |
| ·样本数据的采集 | 第59-60页 |
| ·网络建模、训练及测试 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结论与展望 | 第67-70页 |
| ·主要结论 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 1 部分训练样本数据 | 第76-80页 |