基于神经网络的结构损伤检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·概述 | 第8-9页 |
| ·现有的损伤诊断技术 | 第9-11页 |
| ·结构损伤检测的内容 | 第10页 |
| ·结构检测方法分类 | 第10-11页 |
| ·基于振动响应的损伤诊断技术评述 | 第11-18页 |
| ·损伤检测理论的发展和现状 | 第11-14页 |
| ·基于神经网络的损伤检测研究 | 第14-16页 |
| ·结构智能健康监测 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 环境激振测试与后处理方法 | 第19-35页 |
| ·原型建筑物环境激振测试 | 第19-20页 |
| ·脉动测试信号的传统谱分析技术 | 第20页 |
| ·基于小波分析的结构模态识别 | 第20-26页 |
| ·小波分析定义 | 第21-22页 |
| ·小波分析用于信号消噪处理 | 第22-24页 |
| ·基于响应信号的 ITD 法 | 第24-26页 |
| ·基于小波分析的模态识别程序 | 第26页 |
| ·脉动测试实例 | 第26-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 结构损伤识别曲率模态技术 | 第35-56页 |
| ·基于振动模态分析的损伤识别理论 | 第35-44页 |
| ·模态参数与结构损伤的关系 | 第36-37页 |
| ·结构损伤识别的实现过程 | 第37-44页 |
| ·结构损伤识别的曲率模态法 | 第44-54页 |
| ·曲率模态分析的理论 | 第44-46页 |
| ·仿真算例－悬臂梁试验 | 第46-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 框架结构损伤识别的神经网络方法 | 第56-100页 |
| ·神经网络基本理论 | 第56-64页 |
| ·神经网络三要素 | 第56-60页 |
| ·BP 神经网络 | 第60-61页 |
| ·RBF 神经网络 | 第61-63页 |
| ·LVQ 神经网络 | 第63-64页 |
| ·神经网络应用于结构损伤检测的基本原理 | 第64-65页 |
| ·框架结构损伤识别算例 | 第65-87页 |
| ·算例简介 | 第65页 |
| ·损伤位置的识别 | 第65-68页 |
| ·损伤程度的识别 | 第68-69页 |
| ·网络输入参数的讨论 | 第69-82页 |
| ·不同网络性能的讨论 | 第82-86页 |
| ·讨论小结 | 第86-87页 |
| ·超高层结构损伤识别算例 | 第87-100页 |
| ·实例概况 | 第88页 |
| ·动力时程反应分析 | 第88-97页 |
| ·样本空间缩减和构建 | 第97-98页 |
| ·识别结果分析 | 第98-100页 |
| 第五章 基于环境激振的古建抗震鉴定研究 | 第100-112页 |
| ·古建结构抗震鉴定的意义 | 第100页 |
| ·古建综合抗震鉴定系统的组成 | 第100-103页 |
| ·结构现场检测 | 第100-101页 |
| ·结构建模方法 | 第101-102页 |
| ·结构抗震性能验算 | 第102-103页 |
| ·结构抗震加固对策 | 第103页 |
| ·泉州古塔的两级抗震鉴定 | 第103-112页 |
| 结论 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-117页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
