| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景和选题依据 | 第12-13页 |
| ·智能材料结构载荷识别问题描述 | 第13-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-19页 |
| ·智能材料结构荷载识别方法 | 第14-18页 |
| ·荷载识别方法比较 | 第18-19页 |
| ·本论文研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 智能材料结构的冲击定位 | 第20-41页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·智能材料结构分析 | 第20-22页 |
| ·逆传播BP 神经网络 | 第22-29页 |
| ·标准逆传播BP 神经网络算法(简称SBPA) | 第23页 |
| ·一种改进的逆传播神经网络算法 | 第23-27页 |
| ·BP 神经网络的结构设计 | 第27-29页 |
| ·BP 网络参数设计 | 第27-28页 |
| ·BP 网络结构参数设计 | 第28-29页 |
| ·数值算例 | 第29-38页 |
| ·用于冲击定位的BP 神经网络 | 第29-30页 |
| ·复合材料层合板（四压电片）载荷识别算例 | 第30-34页 |
| ·复合材料层合板（六压电片）载荷识别算例 | 第34-36页 |
| ·翼面层合壳结构载荷识别算例 | 第36-38页 |
| ·算例结果分析 | 第38页 |
| ·设计BP 神经网络的MATLAB 程序 | 第38-41页 |
| 第三章 基于应变模态识别结构动态荷载 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·压电智能结构的应变传感原理 | 第41-43页 |
| ·应变模态分析 | 第43页 |
| ·精细逐步积分方法 | 第43-46页 |
| ·动态荷载识别算例 | 第46-50页 |
| 第四章 具有荷载自识别功能的压电智能材料结构的设计研究 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·智能材料结构组成 | 第50-52页 |
| ·结构设计的关键技术 | 第52-55页 |
| ·压电片的网格化分布 | 第52-53页 |
| ·压电片粘贴技术 | 第53页 |
| ·智能材料结构应变传感测量技术 | 第53-54页 |
| ·荷载识别软件系统 | 第54-55页 |
| ·结构设计实例 | 第55-56页 |
| ·结论 | 第56-58页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文的主要工作 | 第58页 |
| ·后续研究工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |