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基于频率识别纤维增强复合材料加筋板的分层损伤

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 复合材料加筋板的分层损伤第14-16页
        1.2.2 复合材料无损检测技术的研究现状第16-18页
        1.2.3 基于振动频率变化的研究现状第18-20页
    1.3 主要研究内容第20-22页
第二章 FRP加筋板的有限元模型第22-41页
    2.1 FRP加筋板模型的发展背景第22-25页
    2.2 加筋板有限元模型的特性第25-28页
        2.2.1 单元类型第26页
        2.2.2 层信息的定义第26-27页
        2.2.3 分层的接触问题第27-28页
    2.3 加筋板有限元模型的建立第28-33页
        2.3.1 无损伤加筋板有限元模型的建立第28-30页
        2.3.2 含损伤加筋板有限元模型的建立第30-33页
    2.4 网格单元数量的划分第33-38页
    2.5 加筋板有限元模型的验证第38-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 加筋板试件的模态测试实验第41-59页
    3.1 实验设计第41-49页
        3.1.1 实验试件的制作第41-46页
        3.1.2 测试仪器介绍第46-47页
        3.1.3 测试边界条件第47-48页
        3.1.4 振动激励方式第48-49页
    3.2 模态测试第49-54页
        3.2.1 参数设置第49-51页
        3.2.2 实验结果第51-54页
    3.3 实验结果分析第54-58页
        3.3.1 模型修正第54-55页
        3.3.2 结果分析第55-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第四章 基于人工神经网络的分层损伤识别第59-76页
    4.1 逆向问题的描述第59-60页
    4.2 人工神经网络简介第60-64页
        4.2.1 BP神经元及其模型第61-62页
        4.2.2 用于分层损伤识别的人工神经网络的构建第62-64页
    4.3 人工神经网络的数值验证第64-71页
        4.3.1 加筋板的对称性对损伤识别的影响第65-67页
        4.3.2 单边损伤和贯穿损伤的数值验证第67-70页
        4.3.3 底板损伤的数值验证第70-71页
    4.4 人工神经网络的实验验证第71-75页
        4.4.1 单边损伤和贯穿损伤的实验验证第72-73页
        4.4.2 底板损伤的实验验证第73-75页
    4.5 本章小结第75-76页
第五章 基于优化算法的分层损伤识别第76-98页
    5.1 优化算法简介第76-77页
    5.2 损伤识别问题的优化定义第77-79页
    5.3 有代理模型的优化算法第79-82页
    5.4 优化算法的数值验证第82-89页
        5.4.1 直接使用遗传算法第82-85页
        5.4.2 采用有代理模型的优化算法第85-89页
    5.5 有代理模型的优化算法的实验验证第89-93页
        5.5.1 单边损伤和贯穿损伤的实验验证第90-91页
        5.5.2 底板损伤的实验验证第91-93页
    5.6 两种逆向检测算法的比较第93-97页
        5.6.1 损伤在加筋条与底板的连接处第93-94页
        5.6.2 损伤在加筋板底板的内部第94-97页
    5.7 本章小结第97-98页
第六章 敏感性分析第98-108页
    6.1 样本数量对逆向算法精度的影响第98-103页
        6.1.1 损伤在加筋条与底板的连接处第99-100页
        6.1.2 损伤在底板的内部第100-103页
    6.2 不同干扰等级的噪声对逆向检测算法精度的影响第103-106页
        6.2.1 损伤在加筋条与底板的连接处第103-105页
        6.2.2 损伤在底板的内部第105-106页
    6.3 本章小结第106-108页
第七章 结论与展望第108-110页
    7.1 结论第108-109页
    7.2 展望第109-110页
参考文献第110-115页
附录A 加筋板试件的设计图第115-122页
附录B 攻读硕士学位期间发表学术论文情况第122-123页
致谢第123页

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