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空间框架结构损伤识别的优化鱼群算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 选题背景第10-11页
    1.2 结构损伤识别的发展历史第11-12页
    1.3 结构损伤识别的研究方法综述第12-17页
        1.3.1 基于频率特性的结构损伤识别方法第12-13页
        1.3.2 基于振型的结构损伤识别方法第13-14页
        1.3.3 基于柔度矩阵的结构损伤识别方法第14页
        1.3.4 基于能量变化的结构损伤识别方法第14-15页
        1.3.5 基于遗传算法的结构损伤识别方法第15-16页
        1.3.6 基于鱼群算法的结构损伤识别方法第16-17页
        1.3.7 基于遗传算法改进的鱼群算法第17页
    1.4 本文的主要工作第17-19页
第二章 人工鱼群算法识别结构损伤的原理及其优化第19-40页
    2.1 结构有限元理论第19-25页
        2.1.1 Timoshenko梁理论第19-21页
        2.1.2 空间梁建模第21-25页
    2.2 人工鱼群算法原理第25-30页
        2.2.1 人工鱼的结构模型第25-28页
        2.2.2 人工鱼群算法步骤第28-30页
    2.3 人工鱼群算法识别结构损伤原理第30-32页
        2.3.1 目标函数的构造第30-31页
        2.3.2 人工鱼群算法识别损伤的过程第31-32页
    2.4 遗传算法原理第32-36页
        2.4.1 生物进化理论第32-34页
        2.4.2 遗传算法的步骤第34-36页
    2.5 基于遗传算法理论的优化鱼群算法第36-40页
        2.5.1 人工鱼群算法的特点第36页
        2.5.2 遗传算法的特点第36-37页
        2.5.3 优化鱼群算法的思路第37-38页
        2.5.4 优化鱼群算法流程第38-40页
第三章 连续梁结构的损伤识别第40-51页
    3.1 连续梁结构模型的建立第40页
    3.2 连续梁结构损伤识别第40-42页
    3.3 初始参数对算法的影响第42-44页
        3.3.1 初始参数对遗传算法的影响第42-43页
        3.3.2 初始参数对优化鱼群算法的影响第43-44页
    3.4 算法收敛速度比较第44-48页
        3.4.1 遗传算法识别连续梁损伤第44-45页
        3.4.2 鱼群算法识别连续梁损伤第45-46页
        3.4.3 优化鱼群算法识别连续梁损伤第46-47页
        3.4.4 数据分析第47-48页
    3.5 算法收敛精度比较第48-51页
        3.5.1 遗传算法收敛精度第48-49页
        3.5.2 鱼群算法收敛精度第49页
        3.5.3 优化鱼群算法收敛精度第49-50页
        3.5.4 数据分析第50-51页
第四章 单层空间框架结构的损伤识别第51-60页
    4.1 引言第51页
    4.2 单层空间框架结构有限元模型的建立第51-52页
    4.3 含一处损伤的单层空间框架结构损伤识别第52-53页
    4.4 含两处损伤的单层空间框架结构损伤识别第53-55页
    4.5 含三处损伤的单层空间框架结构损伤识别第55-57页
    4.6 含四处损伤的单层空间框架结构损伤识别第57-60页
第五章 多层空间框架结构的损伤识别第60-73页
    5.1 引言第60页
    5.2 多层空间框架结构有限元模型的建立第60-61页
    5.3 含一处损伤的多层空间框架结构损伤识别第61-63页
    5.4 含两处损伤的多层空间框架结构损伤识别第63-64页
    5.5 含三处损伤的多层空间框架结构损伤识别第64-66页
    5.6 含四处损伤的多层空间框架结构损伤识别第66-69页
    5.7 含五处损伤的多层空间框架结构损伤识别第69-73页
结论与展望第73-75页
    1. 结论第73页
    2. 展望第73-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
附录第81页

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