基于径向基网络的结构损伤识别
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·土木结构损伤识别的研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于结构动力特性的损伤识别方法 | 第11-12页 |
| ·基于人工神经网络的结构损伤识别方法 | 第12-13页 |
| ·工程结构损伤识别的发展趋势 | 第13页 |
| ·本文研究目的、方法及主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于振动模态分析的结构损伤识别理论 | 第15-21页 |
| ·结构动力学基础 | 第15页 |
| ·结构损伤识别的基本原理 | 第15-16页 |
| ·结构损伤与模态变化的关系 | 第15-16页 |
| ·结构损伤识别的特征参数 | 第16页 |
| ·结构损伤识别的方法 | 第16-20页 |
| ·基于频率改变的损伤识别 | 第17页 |
| ·基于振型改变的损伤识别 | 第17-18页 |
| ·基于应变模态的损伤识别 | 第18页 |
| ·基于柔度矩阵的损伤识别 | 第18页 |
| ·基于曲率模态的损伤识别 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于径向基网络的结构损伤识别理论 | 第21-34页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第21-25页 |
| ·神经网络的基本特征和性质 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的发展历史及分类 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络在结构损伤识别中的应用 | 第24-25页 |
| ·径向基网络及其算法 | 第25-29页 |
| ·径向基网络基本原理 | 第25页 |
| ·径向基网络的结构模型 | 第25-26页 |
| ·径向基网络的学习算法 | 第26-29页 |
| ·基于径向基网络的结构损伤识别的基本方法 | 第29-30页 |
| ·基于 OLS 算法的径向基神经网络设计 | 第30-34页 |
| 第四章 梁的损伤识别数值模拟及试验研究 | 第34-58页 |
| ·模型设计 | 第34页 |
| ·计算机数值模拟分析 | 第34-41页 |
| ·简支钢梁的模态试验 | 第41-51页 |
| ·试验目的 | 第41页 |
| ·试验仪器及设备 | 第41-42页 |
| ·试验准备工作 | 第42-43页 |
| ·试验结果 | 第43-49页 |
| ·试验结果分析 | 第49-51页 |
| ·试验结论 | 第51页 |
| ·应用径向基网络进行钢梁的损伤识别 | 第51-58页 |
| ·仅用频率变化率作为输入参数 | 第52页 |
| ·仅用模态曲率变化作为输入参数 | 第52-55页 |
| ·使用频率变化率和模态曲率变化的组合作为输入参数 | 第55-56页 |
| ·结论 | 第56-58页 |
| 第五章 基于径向基网络的桥梁损伤识别数值模拟 | 第58-69页 |
| ·概述 | 第58-59页 |
| ·斜拉桥的模态分析 | 第59-67页 |
| ·无损伤斜拉桥的模态分析 | 第59-62页 |
| ·各损伤工况的斜拉桥的模态分析 | 第62-67页 |
| ·应用径向基网络识别斜拉桥的损伤 | 第67-68页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| 第六章 结论及展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·本研究课题的展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 附录 A 简支梁各工况模态分析命令流（频率） | 第77-81页 |
| 附录 B 简支梁各工况模态分析命令流（曲率） | 第81-84页 |
| 附录 C 斜拉桥模态分析命令流 | 第84-91页 |
