基于柔性计算的海洋平台故障诊断研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究目的及意义 | 第12-14页 |
| ·研究目的 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究动态 | 第14-17页 |
| ·海洋平台故障诊断研究概述 | 第14-16页 |
| ·柔性计算理论 | 第16-17页 |
| ·本课题研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基于振动测试的结构损伤诊断方法 | 第18-30页 |
| ·结构损伤对结构参数的影响 | 第18-19页 |
| ·基于振动测试的结构损伤诊断方法 | 第19-27页 |
| ·基于模态参数及衍生出的直接比较方法 | 第19-25页 |
| ·基于模型修正的结构损伤诊断方法 | 第25页 |
| ·基于概率统计的结构损伤诊断方法 | 第25-26页 |
| ·基于小波变换分析的结构损伤诊断方法 | 第26-27页 |
| ·损伤诊断方法评价 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于遗传神经网络的结构损伤诊断技术 | 第30-40页 |
| ·神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第30-33页 |
| ·BP 神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第30-31页 |
| ·概率神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第31-32页 |
| ·基于神经网络的结构损伤诊断方法评价 | 第32-33页 |
| ·遗传神经网络原理 | 第33-37页 |
| ·遗传算法理论 | 第33-35页 |
| ·遗传神经网络构建 | 第35-37页 |
| ·遗传神经网络在结构损伤诊断中的应用 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于遗传神经网络的海洋平台故障诊断研究 | 第40-48页 |
| ·诊断整体方案 | 第40-41页 |
| ·遗传神经网络（GA-BP）的构造 | 第41-42页 |
| ·基于 BP 神经网络的海洋平台结构故障诊断 | 第41-42页 |
| ·GA-BP 神经网络系统设计 | 第42页 |
| ·损伤子结构判定的网络设计 | 第42-44页 |
| ·概率神经网络的构造 | 第43页 |
| ·概率神经网络输入样本的选择 | 第43页 |
| ·概率神经网络输入样本的获取 | 第43-44页 |
| ·具体损伤位置判定的网络设计 | 第44-45页 |
| ·网络结构的构造 | 第44页 |
| ·网络样本的选择与获取 | 第44-45页 |
| ·损伤程度判定的网络设计 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第五章 海洋平台故障诊断应用实例 | 第48-60页 |
| ·建立海洋平台有限元模型 | 第48-50页 |
| ·ANSYS10.0 有限元分析软件介绍 | 第49页 |
| ·海洋平台有限元模型 | 第49-50页 |
| ·海洋平台故障诊断实例的几点说明 | 第50-51页 |
| ·海洋平台结构损伤智能诊断过程 | 第51-58页 |
| ·概率神经网络判定损伤子结构 | 第51-54页 |
| ·GA-BP 神经网络判定损伤具体杆件 | 第54-57页 |
| ·GA-BP 神经网络判定结构损伤程度 | 第57-58页 |
| ·诊断结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68页 |
