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框架结构损伤识别的小波—粒子群优化算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 结构损伤识别的研究背景及意义第11-12页
    1.2 结构损伤识别的研究概况第12-13页
    1.3 结构损伤识别方法的分类第13-21页
        1.3.1 基于固有频率的损伤识别方法第13-14页
        1.3.2 基于模态振型的损伤识别方法第14-15页
        1.3.3 基于模态应变能的损伤识别方法第15-16页
        1.3.4 基于小波分析的损伤识别方法第16-17页
        1.3.5 基于神经网络的损伤识别方法第17-19页
        1.3.6 基于遗传算法的损伤识别方法第19页
        1.3.7 基于粒子群法的损伤识别方法第19-21页
    1.4 本文研究的主要内容第21-23页
第二章 小波分析与粒子群优化算法的基本理论第23-38页
    2.1 引言第23-24页
    2.2 小波分析基本理论第24-31页
        2.2.1 小波基函数第24-25页
        2.2.2 连续小波变换第25-27页
        2.2.3 离散小波变换第27-28页
        2.2.4 常用小波函数介绍第28-31页
    2.3 粒子群优化算法基本理论第31-38页
        2.3.1 演化计算第31-32页
        2.3.2 群集智能第32-33页
        2.3.3 粒子群算法的基本概念第33页
        2.3.4 粒子群算法的基本参数第33-36页
        2.3.5 粒子群算法的基本流程第36-38页
第三章 基于小波-粒子群优化算法的损伤识别原理第38-49页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 小波变换识别结构损伤位置的基本原理第39-44页
        3.2.1 信号的奇异性及其性质第39-40页
        3.2.2 小波基函数的选择第40-41页
        3.2.3 小波变换对奇异点位置识别第41-42页
        3.2.4 基于应变模态小波变换的结构损伤位置识别第42-44页
    3.3 粒子群优化算法对结构损伤程度的识别第44-48页
        3.3.1 结构的有限元振动分析第44-45页
        3.3.2 粒子群优化算法的未知量选取第45页
        3.3.3 粒子群优化算法的适应度函数第45-47页
        3.3.4 粒子群优化算法的参数设置第47-48页
    3.4 基于小波-粒子群优化算法的结构损伤识别第48-49页
第四章 基于小波-粒子群优化算法的简单框架结构损伤识别第49-56页
    4.1 引言第49页
    4.2 一层一跨框架结构的损伤位置识别第49-50页
        4.2.1 建立一层一跨框架结构的有限元模型第49-50页
        4.2.2 设置一层一跨框架结构的损伤工况第50页
        4.2.3 利用小波变换识别框架结构的损伤位置第50页
    4.3 一层一跨框架结构损伤程度识别第50-56页
        4.3.1 利用粒子群算法识别框架结构的损伤程度第50-52页
        4.3.2 利用神经网络算法识别结构的损伤程度第52-55页
        4.3.3 两种损伤程度识别方法对比第55-56页
第五章 基于小波-粒子群优化算法的复杂框架结构损伤识别第56-69页
    5.1 引言第56页
    5.2 两层—跨框架结构的损伤识别第56-62页
        5.2.1 建立两层—跨框架结构的有限元模型第56-57页
        5.2.2 设置两层—跨框架结构的损伤工况第57-58页
        5.2.3 两层—跨框架结构的损伤位置识别第58-59页
        5.2.4 两层—跨框架结构的损伤程度识别第59-62页
    5.3 两层两跨框架结构的损伤识别第62-69页
        5.3.1 建立两层两跨框架结构的有限元模型第62-63页
        5.3.2 设置两层两跨框架结构的损伤工况第63-64页
        5.3.3 识别两层两跨框架结构的损伤位置第64-65页
        5.3.4 计算两层两跨框架结构的损伤程度第65-69页
结论与展望第69-71页
    结论第69-70页
    展望第70-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
附录 (攻读硕士期间发表论文和参加的项目工作)第77页

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