| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 引言 | 第11页 |
| 1.2.2 国外的研究状况 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内研究状况 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 结构损伤识别与群智能优化算法 | 第16-24页 |
| 2.1 结构损伤识别论述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 损伤的定义和分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 损伤识别目标 | 第18-19页 |
| 2.1.3 损伤识别技术 | 第19-20页 |
| 2.2 结构损伤动力识别中的群智能优化算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 布谷鸟算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第21页 |
| 2.2.3 人工鱼群算法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于蝙蝠算法的损伤识别仿真研究 | 第24-32页 |
| 3.1 蝙蝠算法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 蝙蝠算法基本原理 | 第24-26页 |
| 3.1.2 蝙蝠算法实施步骤 | 第26-27页 |
| 3.1.3 蝙蝠算法流程图 | 第27页 |
| 3.2 改进蝙蝠算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 改进蝙蝠算法描述 | 第28-30页 |
| 3.2.2 改进算法流程图 | 第30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于改进算法的结构损伤识别 | 第32-54页 |
| 4.1 动态响应参数选择 | 第32-36页 |
| 4.1.1 固有频率 | 第32-34页 |
| 4.1.2 模态振型 | 第34-35页 |
| 4.1.3 目标函数 | 第35-36页 |
| 4.2 模拟损伤识别 | 第36-44页 |
| 4.2.1 算例一 | 第36-40页 |
| 4.2.2 算例二 | 第40-44页 |
| 4.3 试验研究 | 第44-53页 |
| 4.3.1 MATLAB有限元建模 | 第44-45页 |
| 4.3.2 2015 年振动测试 | 第45-49页 |
| 4.3.3 2017 年振动测试 | 第49-51页 |
| 4.3.4 基于改进蝙蝠算法(NBA)的结构损伤识别 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |