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基于小波—人工免疫算法的框架结构损伤识别研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 选题背景及意义第11页
    1.2 结构损伤识别的发展概况第11-12页
    1.3 结构损伤识别的研究现状第12-15页
    1.4 小波分析在结构损伤识别中的运用第15-17页
    1.5 人工免疫算法在结构损伤识别中的运用第17-19页
    1.6 本文研究的主要内容第19-21页
第二章 小波分析基本理论第21-30页
    2.1 引言第21页
    2.2 小波函数第21-22页
    2.3 连续小波变换第22-25页
        2.3.1 连续小波变换主要性质第23页
        2.3.2 连续小波变换的频率特性第23-24页
        2.3.3 连续小波变换的尺度特性第24-25页
    2.4 离散小波变换第25-26页
    2.5 几种常用小波函数介绍第26-30页
        2.5.1 Gaussian小波第26-27页
        2.5.2 Mexican Hat(mexh)小波第27页
        2.5.3 Daubechies(db N)小波第27-28页
        2.5.4 Morlet小波第28-30页
第三章 人工免疫算法基本理论第30-38页
    3.1 引言第30页
    3.2 免疫算法的生物学机理第30-32页
        3.2.1 生物免疫系统结构与功能第30-31页
        3.2.2 生物免疫系统特点第31-32页
    3.3 人工免疫系统第32-35页
        3.3.1 人工免疫系统的仿生机理第32-34页
        3.3.2 人工免疫系统的特点第34-35页
    3.4 人工免疫算法第35-38页
        3.4.1 人工免疫算法的基本原理第35-36页
        3.4.2 人工免疫算法的基本步骤第36-38页
第四章 基于小波-人工免疫算法的结构损伤识别原理第38-48页
    4.1 引言第38页
    4.2 小波检测信号奇异性的基本原理第38-41页
        4.2.1 信号奇异性的性质第38-39页
        4.2.2 小波基的选择第39-40页
        4.2.3 小波变换识别奇异点位置的方法第40-41页
    4.3 基于转角模态小波变换的结构损伤位置识别第41-42页
    4.4 基于人工免疫算法的结构损伤程度识别第42-46页
        4.4.1 人工免疫算法目标函数的建立第42页
        4.4.2 人工免疫算法的实现过程第42-46页
    4.5 结构损伤识别的小波-人工免疫算法第46-48页
第五章 基于小波-人工免疫算法的简单框架结构损伤识别第48-59页
    5.1 引言第48页
    5.2 一层一跨框架结构的损伤识别第48-53页
        5.2.1 一层一跨框架结构有限元模型的建立第48-49页
        5.2.2 一层一跨框架结构损伤位置识别第49-50页
        5.2.3 一层一跨框架结构损伤程度识别第50-53页
    5.3 一层两跨框架结构的损伤识别第53-59页
        5.3.1 一层两跨框架结构有限元模型的建立第53-54页
        5.3.2 一层两跨框架结构损伤位置识别第54-55页
        5.3.3 一层两跨框架结构损伤程度识别第55-59页
第六章 基于小波-人工免疫算法的复杂框架结构损伤识别第59-71页
    6.1 引言第59页
    6.2 两层一跨框架结构的损伤识别第59-65页
        6.2.1 两层一跨框架结构有限元模型的建立第59-60页
        6.2.2 两层一跨框架结构损伤位置识别第60-61页
        6.2.3 两层一跨框架结构损伤程度识别第61-65页
    6.3 两层两跨框架结构的损伤识别第65-71页
        6.3.1 两层两跨框架结构有限元模型的建立第65页
        6.3.2 两层两跨框架结构损伤位置识别第65-67页
        6.3.3 两层两跨框架结构损伤程度识别第67-71页
结论与展望第71-73页
    结论第71-72页
    展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
附录 (攻读硕士期间发表论文和参加的项目工作)第78页

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