基于神经网络的结构损伤检测方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·结构损伤的定义及分类 | 第9-10页 |
| ·结构损伤检测方法的研究现状 | 第10-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-19页 |
| 第二章 简支梁振动信号的采集及预处理 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·简支梁振动实验 | 第19-23页 |
| ·实验设备 | 第20-21页 |
| ·实验对象 | 第21-22页 |
| ·实验台的搭建 | 第22-23页 |
| ·实验内容及步骤 | 第23页 |
| ·信号预处理 | 第23-27页 |
| ·小波消噪原理及方法 | 第24-25页 |
| ·实验信号的小波消噪 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 短时傅立叶变换基础理论及应用 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·短时傅立叶变换的概念 | 第29-33页 |
| ·STFT的时-频分辨率 | 第31页 |
| ·窗函数的选择和时-频分辨率的关系 | 第31-33页 |
| ·离散信号的STFT | 第33-34页 |
| ·STFT的基本性质 | 第34页 |
| ·MATLAB短时傅立叶变换的应用 | 第34-39页 |
| ·STFT仿真 | 第34-36页 |
| ·实验信号的STFT | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用 | 第41-61页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·PCNN的神经元模型和基本理论 | 第42-51页 |
| ·PCNN的神经元模型 | 第42-45页 |
| ·PCNN的工作原理 | 第45-48页 |
| ·PCNN的主要特性 | 第48-51页 |
| ·PCNN在特征提取中的应用 | 第51-59页 |
| ·PCNN特征提取方法 | 第51-53页 |
| ·特征提取的应用 | 第53-57页 |
| ·实验谱图的特征提取 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 自组织特征映射神经网络的损伤识别 | 第61-67页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·SOM神经网络的原理 | 第61-63页 |
| ·SOM网络用于损伤识别 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
