基于应变模态的神经网络结构损伤诊断研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题的科学意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及问题 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·存在的问题 | 第10-11页 |
| ·本课题研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 神经网络基本原理 | 第13-31页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·神经网络的基本原理及特点 | 第13-19页 |
| ·神经元模型 | 第13-16页 |
| ·神经元传递函数 | 第16-17页 |
| ·神经网络的模型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第18-19页 |
| ·神经网络的工作方式 | 第19页 |
| ·径向基神经网络 | 第19-30页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第20-23页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第23-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 结构损伤诊断应变模态分析 | 第31-48页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·应变模态分析理论 | 第31-40页 |
| ·位移模态 | 第31-33页 |
| ·应变模态 | 第33-37页 |
| ·应变模态振型之间的正交性 | 第37-40页 |
| ·实验应变模态分析 | 第40-43页 |
| ·应变传递函数(SFRF)矩阵及其特点 | 第40页 |
| ·模态实验方法和参数识别 | 第40-43页 |
| ·损伤标识参数的选择 | 第43-47页 |
| ·常用的损伤诊断参数 | 第43-45页 |
| ·损伤标识参数的选择 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于神经网络方法的结构损伤诊断 | 第48-74页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·基于神经网络方法的结构损伤诊断原理 | 第48-52页 |
| ·神经网络应用于结构损伤诊断的可行性分析 | 第48-49页 |
| ·损伤诊断中神经网络及其参数的选择 | 第49-51页 |
| ·应用神经网络方法的结构损伤诊断 | 第51-52页 |
| ·基于神经网络的结构损伤诊断数值分析 | 第52-66页 |
| ·结构损伤的数值模拟 | 第52-60页 |
| ·基于神经网络的结构损伤诊断 | 第60-66页 |
| ·基于神经网络的结构损伤试验应变模态诊断 | 第66-73页 |
| ·试验仪器 | 第66-67页 |
| ·试验对象 | 第67-68页 |
| ·试验步骤 | 第68页 |
| ·试验结果 | 第68-72页 |
| ·基于神经网络的结构损伤诊断 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 神经网络方法在断裂力学中的应用 | 第74-80页 |
| ·概述 | 第74页 |
| ·剩余寿命估计研究 | 第74-76页 |
| ·基于神经网络的断裂力学分析 | 第76-79页 |
| ·神经网络在力学中的应用 | 第76-77页 |
| ·基于 RBF 神经网络方法的 J 积分 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 附录1 | 第82-86页 |
| 附录2 | 第86-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 作者简介 | 第100页 |
