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基于神经网络法的内河框架墩式码头结构损伤识别

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 选题背景及研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究的现状及存在的问题第12-17页
        1.2.1 结构的损伤识别方法研究的概述第12-13页
        1.2.2 全局损伤识别法的研究现状第13-14页
            1.2.2.1 基于结构静态特性的损伤识别第13页
            1.2.2.2 基于结构动力特性的损伤识别第13-14页
        1.2.3 基于神经网络的损伤识别第14-16页
        1.2.4 码头结构损伤识别的研究现状第16-17页
    1.3 本文研究内容及思路第17-19页
        1.3.1 研究的主要目的第17页
        1.3.2 研究内容第17-19页
第二章 结构损伤识别的基本理论第19-26页
    2.1 损伤力学的基本理论第19-21页
        2.1.1 损伤变量第19页
        2.1.2 有效应力第19-20页
        2.1.3 应变等价性假设第20页
        2.1.4 应力等价性假设第20-21页
    2.2 模态分析理论第21-22页
    2.3 损伤指标理论第22-25页
        2.3.1 标准化频率变化率NFRN第22-23页
        2.3.2 频率变化比FCR第23-24页
        2.3.3 频率平方变化比FSR第24页
        2.3.4 频率平方变化率RNF第24页
        2.3.5 基于振型变化的损伤指标第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 神经网络基本理论第26-37页
    3.1 神经网络概述第26页
    3.2 神经网络模型第26-30页
        3.2.1 人工神经元第26-27页
        3.2.2 神经元传递函数第27-28页
        3.2.3 拓扑结构第28-29页
        3.2.4 学习方法第29-30页
    3.3 概率神经网络第30-32页
        3.3.1 概率神经网络的基本原理第30-31页
        3.3.2 概率神经网络设计要点第31-32页
    3.4 BP神经网络第32-36页
        3.4.1 BP神经网络结构第32页
        3.4.2 BP算法的基本原理第32-35页
        3.4.3 BP神经网络的设计要点第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于神经网络的框架墩式码头的损伤识别第37-62页
    4.1 框架墩式码头损伤识别基本思路第37-38页
    4.2 框架墩式码头模态分析第38-41页
        4.2.1 框架墩式码头有限元模拟第38-39页
        4.2.2 模态分析第39-41页
    4.3 损伤指标分析第41-43页
    4.4 框架墩式码头结构损伤识别第43-60页
        4.4.1 损伤识别判别标准第43-44页
        4.4.2 损伤初步定位第44-45页
        4.4.3 损伤具体定位第45-55页
            4.4.3.1 桩的损伤定位分析第46-47页
            4.4.3.2 柱的损伤定位分析第47-53页
            4.4.3.3 撑的损伤定位分析第53-55页
        4.4.4 损伤程度识别第55-60页
            4.4.4.1 桩的损伤程度识别第56-58页
            4.4.4.2 柱的损伤程度识别第58-60页
            4.4.4.3 撑的损伤程度识别第60页
    4.5 本章小结第60-62页
第五章 考虑误差影响的码头构件的损伤识别第62-70页
    5.1 引言第62页
    5.2 考虑误差影响的损伤初步定位第62-63页
    5.3 考虑误差影响的损伤具体定位第63-66页
        5.3.1 桩的损伤具体定位第63-64页
        5.3.2 柱、撑的损伤具体定位第64-66页
    5.4 考虑误差影响的损伤程度识别第66-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 结论与展望第70-72页
    6.1 结论第70-71页
    6.2 展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
攻读学位期间取得的研究成果第76页

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