| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·结构损伤识别方法概述 | 第10-13页 |
| ·整体识别法 | 第10-12页 |
| ·局部检测方法 | 第12-13页 |
| ·基于神经网络的结构损伤识别研究综述 | 第13-15页 |
| ·大型复杂桁架结构损伤分步识别法研究综述 | 第15-16页 |
| ·神经网络损伤识别目前存在的主要问题 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 2 钢桁架拱桥结构基于神经网络的损伤分步识别法 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·BP 神经网络 | 第18-20页 |
| ·RBF（径向基）神经网络 | 第20-21页 |
| ·PNN（概率）神经网络 | 第21-22页 |
| ·GRNN（广义回归）神经网络 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的钢桁架结构损伤识别的多重分步识别方法 | 第23-26页 |
| ·损伤分步识别法的基本思路 | 第23页 |
| ·钢桁拱桥结构损伤识别的高效神经网络法 | 第23-25页 |
| ·神经网络样本数据的处理 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 钢桁架拱桥损伤模型与损伤指标理论 | 第28-36页 |
| ·钢桁架拱桥结构计算模型 | 第28-29页 |
| ·钢桁拱桥结构损伤模型 | 第29-30页 |
| ·损伤指标理论 | 第30-33页 |
| ·结构动力特性参数提取方法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 钢桁拱桥结构损伤识别概述和预警 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·构件损伤分步识别的基本思路 | 第36-37页 |
| ·构件损伤预警研究 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 结构单损伤定位与损伤程度研究 | 第44-56页 |
| ·单根构件损伤定位指标选择 | 第44-46页 |
| ·初步定位指标 | 第44-45页 |
| ·具体定位指标 | 第45-46页 |
| ·单根构件损伤初步定位（子结构定位）研究 | 第46-49页 |
| ·单根构件损伤具体定位研究 | 第49-50页 |
| ·上弦杆具体定位 | 第49页 |
| ·下弦杆具体定位 | 第49-50页 |
| ·杆件单损伤损伤程度识别 | 第50-52页 |
| ·PNN 神经网络和GRNN 神经网络识别效果比较 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 6 结构双损伤定位与损伤程度研究 | 第56-74页 |
| ·双损伤中网络的选取和损伤定位指标的选择 | 第56-58页 |
| ·初步定位网络的选取和损伤输入参数的选取 | 第56-57页 |
| ·具体定位中网络的选取和损伤输入参数的选取 | 第57-58页 |
| ·双损伤（子结构）初步定位的训练和测试 | 第58-62页 |
| ·构件双损伤具体定位 | 第62-70页 |
| ·下弦杆双损伤具体定位的训练和测试 | 第62-64页 |
| ·上弦杆和下弦杆双损伤具体定位的训练和测试 | 第64-70页 |
| ·杆件双损伤程度识别 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 7 结论及展望 | 第74-78页 |
| ·主要结论 | 第74-75页 |
| ·存在的问题以及后续工作 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第84页 |