基于BP神经网络和模态曲率法的拱桥损伤识别研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·桥梁损伤识别研究的意义 | 第9-10页 |
| ·桥梁结构损伤识别的研究概况 | 第10-16页 |
| ·桥梁损伤与损伤识别 | 第10页 |
| ·桥梁结构损伤识别方法 | 第10-16页 |
| ·目前结构损伤检测研究中存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容与方法 | 第17-19页 |
| 第2章 人工神经网络原理及应用 | 第19-28页 |
| ·人工神经网络的理论和方法 | 第19-23页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第19页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第19-20页 |
| ·人工神经元模型 | 第20页 |
| ·人工神经网络的基本特点与功能 | 第20-23页 |
| ·BP神经网络 | 第23-26页 |
| ·BP神经网络的概述及基本思想 | 第23页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第23页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络的局限性及改进 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络在MATLAB中的实现 | 第26-27页 |
| ·MATLAB软件介绍 | 第26页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱介绍 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于模态曲率改变率的拱桥损伤识别 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·理论分析 | 第28-30页 |
| ·算例分析 | 第30-42页 |
| ·计算模型 | 第30页 |
| ·损伤模拟及结果分析 | 第30-35页 |
| ·微小损伤下的桥梁损伤位置识别 | 第35-38页 |
| ·噪声干扰下的桥梁损伤位置识别 | 第38-42页 |
| ·本章结论 | 第42-44页 |
| 第4章 基于BP神经网络的拱桥损伤识别 | 第44-55页 |
| ·桥梁损伤分步识别 | 第44-45页 |
| ·基于BP神经网络的损伤程度识别 | 第45-53页 |
| ·基本步骤 | 第45页 |
| ·损伤识别指标 | 第45页 |
| ·神经网络训练样本的采集 | 第45-48页 |
| ·神经网络损伤程度识别 | 第48-53页 |
| ·本章结论 | 第53-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第61页 |
