时域结构参数识别及其网络化实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-14页 |
| ·本文主要研究内容与工作 | 第14-16页 |
| 第2章 结构损伤检测的研究与应用现状 | 第16-24页 |
| ·传统无损检测法 | 第16-18页 |
| ·超声波检测法 | 第16-17页 |
| ·射线检测法 | 第17页 |
| ·红外线检测法 | 第17页 |
| ·声发射检测法 | 第17-18页 |
| ·雷达检测法 | 第18页 |
| ·健康监测中的损伤检测方法 | 第18-24页 |
| ·信号分析与处理技术 | 第19-21页 |
| ·基于振动的损伤识别 | 第21-24页 |
| 第3章 人工神经网络及其在土木工程中的应用 | 第24-41页 |
| ·人工神经网络及其基本模型 | 第24-31页 |
| ·神经元模型 | 第25-26页 |
| ·神经网络结构 | 第26-27页 |
| ·神经网络学习算法 | 第27-29页 |
| ·神经网络模型 | 第29-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第31-36页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络的映射能力 | 第32-35页 |
| ·BP 神经网络的局限 | 第35页 |
| ·BP 神经网络的改进 | 第35-36页 |
| ·神经网络在土木工程中的应用 | 第36-41页 |
| ·神经网络在结构分析中的应用 | 第36-37页 |
| ·神经网络在结构设计中的应用 | 第37页 |
| ·神经网络在结构优化设计中的应用 | 第37页 |
| ·神经网络在结构控制中的应用 | 第37-38页 |
| ·神经网络在工程管理中的应用 | 第38页 |
| ·神经网络在结构损伤识别中的应用 | 第38-41页 |
| 第4章 基于神经网络的时域结构参数识别 | 第41-59页 |
| ·基于绝对加速度的参数直接识别法 | 第41-45页 |
| ·实验及计算模型 | 第45-48页 |
| ·实验概况 | 第45页 |
| ·计算模型 | 第45-46页 |
| ·数据准备工作 | 第46-48页 |
| ·简谐激励下基于中间段时程的参数识别 | 第48-52页 |
| ·结构动力响应预处理 | 第48-49页 |
| ·参数识别 | 第49-51页 |
| ·识别结果的评价 | 第51-52页 |
| ·简谐激励下基于初始段时程的参数识别 | 第52-55页 |
| ·参数识别 | 第52-54页 |
| ·识别结果的评价 | 第54-55页 |
| ·扫频激励下损伤结构的参数识别 | 第55-59页 |
| ·损伤结构的扫频激振实验 | 第55页 |
| ·参数识别 | 第55-57页 |
| ·识别结果的评价 | 第57-59页 |
| 第5章 基于NetSLab 的远程数据传输 | 第59-72页 |
| ·远程健康监测研究和应用简介 | 第59-60页 |
| ·网络结构实验室NetSLab | 第60-64页 |
| ·研究背景 | 第60页 |
| ·网络结构实验室NetSLab | 第60-64页 |
| ·基于NetSLab 的远程数据传输 | 第64-72页 |
| ·网络化参数识别系统 | 第64-65页 |
| ·程序编写工作 | 第65-66页 |
| ·远程数据传输模拟试验 | 第66-72页 |
| 结语 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第82页 |
