| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·桥梁健康监测系统的研究现状 | 第10-11页 |
| ·结构损伤识别发展的概况 | 第11-12页 |
| ·桥梁健康监测系统有待进一步研究的问题 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 2. 桥梁结构健康监测系统 | 第15-27页 |
| ·桥梁健康监测系统概述 | 第15-17页 |
| ·桥梁结构健康监测系统的设计 | 第17-20页 |
| ·桥梁结构健康监测系统设计准则 | 第17-18页 |
| ·监测系统监测的内容与位置 | 第18-20页 |
| ·桥梁健康监测系统亟待解决的关键问题 | 第20-26页 |
| ·传感器的选择与优化布置 | 第21-24页 |
| ·结构损伤识别方法的研究 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 遗传算法与神经网络法 | 第27-40页 |
| ·遗传算法 | 第27-30页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第27页 |
| ·遗传算法的基本用语 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29页 |
| ·遗传算法在损伤识别中的应用 | 第29-30页 |
| ·神经网络法 | 第30-39页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-31页 |
| ·神经网络模型 | 第31-33页 |
| ·常见的神经网络模型 | 第33-37页 |
| ·神经网络在损伤识别中的应用 | 第37-39页 |
| ·神经网络与遗传算法的融合 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4. 遗传优化—BP神经网络的损伤识别方法 | 第40-53页 |
| ·BP神经网络结构 | 第40-49页 |
| ·BP神经网络结构简介 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络的工作机理 | 第41-42页 |
| ·BP网络算法原理及其步骤 | 第42-46页 |
| ·BP算法的改进 | 第46-49页 |
| ·遗传优化—BP神经网络 | 第49-52页 |
| ·遗传算法与BP网络融合的必要性 | 第49页 |
| ·遗传优化—BP网络的基本思想 | 第49-51页 |
| ·遗传优化—BP网络中基本要素的确定 | 第51-52页 |
| ·遗传优化—BP网络的损伤识别技术 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5. 遗传优化—BP网络在钢桁架桥损伤识别中的应用 | 第53-65页 |
| ·基准模型的建立与损伤标识量的构造 | 第53-56页 |
| ·基准模型的建立 | 第53页 |
| ·构造损伤标识量 | 第53-56页 |
| ·网络训练、验证与比较 | 第56-62页 |
| ·结构多点损伤的识别 | 第62-64页 |
| ·结构多点损伤识别标量的建立 | 第62页 |
| ·结构多点损伤识别的训练与检验 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6. 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·本文所做主要工作及成果 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73页 |