神经网络技术在结构损伤识别中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第一章 绪 论 | 第7-13页 |
| 1．1 课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 结构损伤识别技术的基本方法 | 第8-11页 |
| 1．3 本论文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 综合性有限元分析软件包ANSYS简介 | 第13-15页 |
| 2．1 ANSYS的特点 | 第13-14页 |
| 2．2 用ANSYS进行结构的模态分析 | 第14-15页 |
| 第三章 神经网络及其在结构损伤诊断中的应用综述 | 第15-28页 |
| 3．1 神经网络简介 | 第15-19页 |
| 3．2 BP神经网络及其应用研究 | 第19-26页 |
| 3．3 神经网络在结构损伤检测中的应用 | 第26-28页 |
| 第四章 结构损伤的模态分析 | 第28-35页 |
| 4．1 结构损伤与模态变化的关系 | 第28-30页 |
| 4．2 桁梁模型桥损伤模拟及其模态分析（算例一） | 第30-32页 |
| 4．2．1 计算模型及单元编号 | 第30页 |
| 4．2．2 结构构件损伤情况编号 | 第30-31页 |
| 4．2．3 结构各损伤情况的模态分析 | 第31-32页 |
| 4．3 框架结构损伤模拟及其模态分析（算例二） | 第32-35页 |
| 4．3．1 计算模型及单元编号 | 第32-33页 |
| 4．3．2 结构构件损伤情况编号 | 第33-34页 |
| 4．3．3 结构各损伤情况的模态分析 | 第34-35页 |
| 第五章 应用神经网络对结构损伤进行诊断 | 第35-47页 |
| 5．1 算例一 | 第35-42页 |
| 5．1．1 桁梁模型桥损伤训练样本的确定 | 第35-37页 |
| 5．1．2 桁梁模型桥损伤后的频率改变直方图 | 第37-41页 |
| 5．1．3 BP神经网络的训练和检验 | 第41-42页 |
| 5．2 算例二 | 第42-47页 |
| 5．2．1 框架模型损伤训练样本的确定 | 第42-44页 |
| 5．2．2 BP神经网络的训练和检验 | 第44-47页 |
| 第六章 简支梁的损伤检测 | 第47-51页 |
| 6．1 简支梁的损伤模拟实验 | 第47-48页 |
| 6．2 简支梁的损伤数值模拟 | 第48-50页 |
| 6．3 利用神经网络来判断简支梁的损伤 | 第50-51页 |
| 第七章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
