| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·健康监测的概念、系统组成以及应用前景 | 第8-10页 |
| ·健康监测的概念 | 第8页 |
| ·健康监测系统及其组成 | 第8-9页 |
| ·健康监测的应用前景 | 第9-10页 |
| ·脱层损伤监测 | 第10-11页 |
| ·基于智能材料结构的健康监测 | 第11-12页 |
| ·智能材料结构 | 第11页 |
| ·压电材料的原理及应用 | 第11-12页 |
| ·智能材料结构在健康监测中的应用 | 第12页 |
| ·神经网络技术在复合材料健康监测中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 人工神经网络技术 | 第15-27页 |
| ·模式识别的概念 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络概述 | 第17-20页 |
| ·神经元结构 | 第17页 |
| ·健康监测系统中常用的人工神经网络类型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的连接方式 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的基本特点 | 第19-20页 |
| ·多层感知器及其BP算法 | 第20-24页 |
| ·BP算法原理 | 第20-22页 |
| ·BP算法的改进 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络模型的设计 | 第23-24页 |
| ·神经网络应用模型研究 | 第24-26页 |
| ·神经网络在损伤识别中的作用 | 第24-25页 |
| ·神经网络特征参数的选择 | 第25页 |
| ·本文采用的方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 纤维增强复合材料梁试验件的制备及实验模态分析结果 | 第27-32页 |
| ·试验件的制备 | 第27-28页 |
| ·模态分析实验系统 | 第28-29页 |
| ·CADA-X模态分析软件简介 | 第29页 |
| ·模态分析实验装置 | 第29页 |
| ·模态分析实验结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于FEM的模态分析结果 | 第32-41页 |
| ·纤维增强复合材料试件宏观弹性系数及密度的确定 | 第32-35页 |
| ·压电固体单元的列式 | 第35-37页 |
| ·机电耦合变分原理 | 第35-36页 |
| ·EAS压电壳体单元 | 第36-37页 |
| ·特征值分析 | 第37-38页 |
| ·含脱层试件模态分析的计算结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 神经网络的软件设计及其识别结果 | 第41-52页 |
| ·数据的归一化处理 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络的软件设计 | 第42-48页 |
| ·VC++中的几个基本概念 | 第42页 |
| ·神经网络模型的VC++描述 | 第42-44页 |
| ·样本数据归一化处理模块的实现 | 第44-45页 |
| ·神经网络学习模块的实现 | 第45-47页 |
| ·网络训练结果保存模块的实现 | 第47-48页 |
| ·程序的主要界面 | 第48-49页 |
| ·网络训练及其结果 | 第49-51页 |
| ·损伤诊断实例 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·全文总结 | 第52-53页 |
| ·进一步的工作 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |