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 |