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采用神经网络和压电阻抗技术的焊接结构健康监测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-20页
   ·引言第13页
   ·压电阻抗技术在结构健康监测中的研究概况第13-17页
     ·国外研究概况第14-16页
     ·国内研究概况第16-17页
   ·人工神经网络在健康监测领域的应用概况第17-19页
   ·本文研究内容第19-20页
第二章 压电阻抗技术基本理论研究第20-34页
   ·压电效应和压电方程第20-22页
   ·结构的机械阻抗第22-24页
   ·压电片驱动系统的响应分析第24-26页
     ·PZT 的静态驱动响应分析第24-26页
     ·PZT 的动态驱动响应分析第26页
   ·耦合电阻抗分析第26-32页
     ·PZT 驱动 SMD 模型的耦合电阻抗分析第27-31页
     ·PZT 驱动梁结构的耦合电阻抗分析第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 应用压电阻抗技术进行结构健康监测的实验研究第34-43页
   ·实验目的第34页
   ·实验方案第34-37页
     ·实验仪器第34-35页
     ·实验材料第35-36页
     ·实验平台搭建第36-37页
   ·实验方法第37页
   ·实验结果分析第37-42页
     ·不同频段的压电导纳敏感性分析第37-39页
     ·不同位置 PZT 的压电导纳敏感性分析第39-40页
     ·健康指数分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于遗传算法的 BP 神经网络优化设计第43-51页
   ·人工神经网络第43-45页
     ·人工神经元模型第43-44页
     ·人工神经网络结构第44-45页
   ·BP 神经网络第45-47页
     ·BP 神经网络结构第45页
     ·BP 算法及实现第45-46页
     ·BP 网络的缺点第46-47页
   ·遗传算法第47-48页
     ·遗传算法简介第47-48页
     ·遗传算法的实现第48页
   ·基于遗传算法的 BP 网络优化设计第48-50页
     ·遗传算法优化 BP 网络算法流程第48-49页
     ·GABP 神经网络实现第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 应用神经网络进行裂纹定位研究第51-60页
   ·损伤定位问题描述第51页
   ·遗传神经网络结构设计第51-54页
     ·神经网络输入向量第51-52页
     ·神经网络输出向量第52-54页
     ·BP 网络结构第54页
   ·用 MATLAB 中的 BP 网络工具箱进行损伤定位研究第54-57页
     ·BP 网络的建立第54页
     ·网络训练和测试结果第54-57页
   ·用 GABP 网络进行损伤定位研究第57-59页
     ·GABP 网络参数设定第57页
     ·GABP 网络对裂纹损伤定位结果第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 小型阻抗测试系统设计第60-74页
   ·AD5933 芯片阻抗测试原理第60-62页
     ·AD5933 芯片介绍第60-61页
     ·AD5933 芯片阻抗测量原理第61-62页
   ·测量系统硬件设计第62-64页
     ·主控芯片 MSP430F449第62-63页
     ·测量模块电路设计第63页
     ·串口通信模块电路设计第63-64页
   ·下位机程序设计第64-69页
     ·下位机主程序第64页
     ·AD5933 频率扫描程序第64-67页
     ·I2C 通信实现第67-68页
     ·串口通信实现第68-69页
   ·上位机界面设计第69-71页
   ·实际应用第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
   ·全文总结第74页
   ·课题展望第74-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
在硕士期间发表的学术论文第82页

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